Win10环境下搭建Tensorflow-GPU1.8.0+CUDA9.0+CUDNN指南
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更新于2024-08-06
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"嵌入式系统-win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程分析(显卡mx250+cuda9.0+cudnn)"
这篇资源主要介绍了在Windows 10操作系统环境下,如何安装和使用TensorFlow GPU版本1.8.0,同时配合Python 3.6、NVIDIA的CUDA 9.0以及CUDNN工具包。这是一个针对嵌入式系统中的高性能计算需求的实践教程,特别适合那些拥有MX250显卡的用户。
首先,嵌入式系统是专门用于特定功能的计算机系统,它们通常集成在更大型的应用设备中,如工业控制系统、仪器仪表、移动设备等。随着技术的进步,嵌入式系统已经渗透到我们日常生活中的各个角落。
文章提到了微处理器系统原理,它是嵌入式系统设计的基础。微处理器是嵌入式系统的核心,负责执行指令和控制系统的运行。Moore定律、Bell定律、Gilder定律和Metcalfe定律是IT行业的重要定律,分别描述了微处理器性能、价格、网络带宽和网络价值的增长趋势。
在21世纪,嵌入式系统应用广泛且无处不在,它们占据了全球CPU使用量的90%以上。嵌入式系统分为不同的级别,包括模块级、板级、芯片级和IP级。模块级和板级系统常在工业控制和仪器仪表中出现,而芯片级嵌入式系统是最常见的形式,其中包含了微控制器(MCU)、数字信号处理器(DSP)和嵌入式微处理器(EMPU)等组件。IP级嵌入式系统则涉及SoC(System on Chip)技术,将多个功能单元集成在一个芯片上,以满足特定应用需求。
系统级芯片(SOC)技术是当前嵌入式系统发展的一个关键方向,它需要综合硬件和软件知识,包括电路设计、晶圆工艺和制造工艺。在嵌入式系统中,SoC能够实现高效率和低功耗,适用于各种应用场景,例如数字射频处理器、数字滤波与控制、混合信号处理器等。
这篇文章提供了在Windows 10环境下搭建TensorFlow GPU环境的具体步骤,同时也对嵌入式系统及其相关技术进行了深入的探讨,对于希望在嵌入式平台上进行机器学习和深度学习开发的读者来说,具有很高的参考价值。
2021-01-20 上传
2018-04-24 上传
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锋锋老师
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