Win10下安装Tensorflow-GPU1.8.0+CUDA9.0+CUDNN详细教程（MX250显卡）

"显示电路-win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程（显卡mx250+cuda9.0+cudnn）" 这篇资源主要讲述了在Windows 10操作系统下，如何配置和使用TensorFlow GPU 1.8.0版本，同时配合Python 3.6进行深度学习开发的详细过程。其中涉及到的关键硬件是MX250显卡，以及对应的CUDA工具包9.0和CUDNN库。CUDA是NVIDIA公司提供的用于加速计算密集型应用的编程接口，而CUDNN则是针对深度神经网络的GPU加速库。 首先，安装过程中需要确保计算机已安装了NVIDIA的驱动程序，并且MX250显卡兼容CUDA 9.0。安装CUDA时，用户需从NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit，按照步骤进行安装。安装完毕后，需要设置环境变量，确保系统能够找到CUDA的路径。 接着，安装CUDNN。CUDNN的安装同样需要从NVIDIA官网获取，下载对应CUDA版本的压缩包，解压后将包含头文件和库文件的目录复制到CUDA安装目录的相应位置。然后更新系统的PATH环境变量，添加CUDNN库路径。 之后，安装Python 3.6。Python是TensorFlow的主要运行环境，可以使用Anaconda等Python分发版来管理环境，创建一个新的虚拟环境，这样可以避免与系统其他Python版本冲突。在虚拟环境中，通过pip命令安装TensorFlow的GPU版本，命令通常是`pip install tensorflow-gpu==1.8.0`。 为了确保TensorFlow能够识别到GPU，需要验证安装是否成功。可以通过编写一段简单的Python代码，运行时会检测并列出可用的GPU设备。如果配置正确，程序应能显示出MX250显卡的信息。 在描述中提到的"显示电路"部分，虽然与TensorFlow安装不直接相关，但可能是指在硬件系统设计中，用于数据显示的部分，比如使用七段数码管进行数字或字符的可视化输出。七段数码管是一种常见的LED显示器，通常由七个独立的LED段组成，通过控制每个段的亮灭状态，可以显示0-9的数字以及一些基本字母和符号。在硬件设计中，单片机AT89S52等微控制器常被用来驱动七段数码管，通过设置相应的输出引脚电平实现数码管的显示控制。 在标签中提及的"51单片机"、"nRF905无线"和"温度采集系统"，这些都是与嵌入式系统相关的技术。51单片机是广泛应用的一类8位微控制器，常用于简单的控制任务；nRF905是一款无线收发芯片，可用于构建无线通信网络，传输数据；而温度采集系统则可能利用传感器监测环境或物体的温度，并通过单片机进行数据处理和传输。 本资源涵盖了从软件环境配置（TensorFlow-GPU、CUDA、CUDNN、Python）到硬件显示电路（七段数码管）以及嵌入式系统组件（51单片机、无线通信、温度采集）的相关知识，对于想要进行深度学习实践和嵌入式系统设计的读者来说，具有很高的参考价值。