Win10环境下搭建Tensorflow-GPU1.8.0+CUDA9.0+CUDNN指南

"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。