Win10环境下Tensorflow-GPU1.8.0+CUDA9.0+CUDNN安装指南（MX250显卡）

"本文档是关于一个本科毕业设计的说明书，主要讲述了一个基于51单片机的温度采集系统，该系统使用了nRF905无线通信技术和MX250显卡配合CUDA 9.0及CUDNN进行GPU加速的TensorFlow 1.8.0在Windows 10环境下的安装与应用。" 本文是关于一个针对温度监控的无线传感器网络系统的设计与实现，主要组件包括51系列的单片机AT89S52、nRF905无线通信模块以及一款具备GPU功能的设备，如MX250显卡。系统通过51单片机收集环境温度数据，并利用nRF905实现无线传输。在数据处理端，采用Windows 10操作系统，安装TensorFlow 1.8.0的GPU版本，利用CUDA 9.0和CUDNN对计算进行加速。 1.1 方案论证 设计者首先对方案进行了深入论证，可能涉及了技术可行性、成本效益分析以及系统的可靠性评估。在选择51单片机时，考虑到了其低功耗、性价比高和广泛的应用基础；选用nRF905无线模块则可能是基于其较远的传输距离和良好的抗干扰能力。 1.2 传感器 文中提到了“传感器”，这部分可能详细介绍了所选温度传感器的类型（例如DS18B20或TMP102等），以及如何将其连接到AT89S52单片机上，以读取和处理温度数据。 1.3 主控部分 主控部分由51单片机AT89S52构成，它是整个系统的中枢，负责控制传感器采集数据，处理后通过无线通信模块发送出去。这部分可能涵盖了单片机的编程语言（如C或汇编）、程序流程以及与传感器和无线模块的接口设计。 2. AT89S52单片机 AT89S52是8位微控制器，具有20KB的闪存、128B RAM、32个I/O口线等特性。在设计中，它被用作核心处理器，执行数据采集、处理和无线传输的指令。 2.1 AT89S52简介 这部分会详细介绍该单片机的基本功能、工作原理和内部结构，以及它在系统中的具体职责。 2.2 AT89S52引脚说明 此节将列出AT89S52的所有引脚及其功能，帮助理解如何连接外部设备，如传感器和无线模块。 3. 硬件电路设计 这部分将详细阐述电路设计，包括电源电路、传感器接口、无线通信模块接口和单片机的复位电路等。每个部分都会讨论其工作原理和实际电路图。 在系统后端，利用TensorFlow 1.8.0进行数据处理和分析，特别是在有GPU支持的情况下，可以显著提升计算速度。CUDA 9.0提供了GPU编程的平台，而CUDNN则优化了深度学习的运算效率，使得在Windows 10环境下运行TensorFlow变得高效且实用。 然而，文档并未提供关于TensorFlow、CUDA和CUDNN的具体安装步骤，也没有提及如何在GPU上运行模型。这部分内容可能在后续章节中展开，包括环境配置、库的安装、模型构建、训练和部署等方面。