Win10下Tensorflow-GPU1.8.0安装配置全解析

"8255的工作方式2－双向输入输出-win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程分析（显卡mx250+cuda9.0+cudnn）" 这篇内容涉及的知识点主要集中在8255 programmable peripheral interface (PPC)的工作方式以及在Windows 10环境下安装和使用TensorFlow GPU 1.8.0的详细过程，同时提及了嵌入式系统的基本概念。 首先，8255 PPC是一种微处理器扩展芯片，用于提供与外围设备的接口。在工作方式2中，8255被配置为双向输入输出，这允许数据既能从外部设备读取也能写入到外部设备。具体来说，PA7到PA0是8255的数据线，PC6和PC7是控制线，ACKA和OBFA分别表示接收完成和输出缓冲区满的标志，D7到D0是数据总线，RD和WR是读写信号，PC4和PC5则用于控制8255的工作模式。此外，中断服务程序中，CPU可以通过查询IBF（输入缓冲区满）和OBF（输出缓冲区空）信号来判断中断是由输入操作还是输出操作触发的。 接着，文章提到了嵌入式系统的相关知识。嵌入式系统是现代信息科学的重要组成部分，它们代表了未来计算机发展的一个方向。嵌入式系统可以分为不同的级别，如模块级/板级嵌入、芯片级嵌入和IP级嵌入。在模块级，X86或PowerPC处理器被用作核心，操作系统被改造为实时多任务系统；在芯片级，根据应用需求选择合适的处理器、内存和I/O接口，并将软件固话在ROM中；而在IP级，通过建立IP单元库，实现系统级芯片（SOC）设计，将硬件和软件都集成在单一芯片上。 此外，文章还提到了与嵌入式系统相关的IT行业定律，如摩尔定律、贝尔定律、吉尔德定律和梅特卡夫定律，这些定律描述了计算机硬件的进步速度和网络价值的增长。文章进一步讨论了21世纪嵌入式系统应用的广泛性，特别是在无处不在的计算（普适计算）概念中，嵌入式系统已经渗透到日常生活和工业控制的各个角落，以小型化、智能化的形式存在。 最后，文章提到了在Windows 10环境下安装TensorFlow GPU 1.8.0的流程，这涉及到GPU支持，比如NVIDIA的MX250显卡，以及CUDA 9.0和cuDNN的兼容性问题。安装TensorFlow GPU版本通常需要安装NVIDIA驱动、CUDA工具包和cuDNN库，然后配置环境变量，确保Python能够正确找到相关库。 总结起来，这篇文章涵盖了8255 PPC的工作方式、嵌入式系统的设计层次、IT行业的发展规律以及在Windows 10上部署深度学习框架TensorFlow GPU的步骤，是理解和实践微处理器接口技术以及嵌入式系统开发的一个实用指南。