Win10环境下安装Tensorflow-GPU1.8.0+Python3.6详细教程
需积分: 11 130 浏览量
更新于2024-08-09
收藏 915KB PDF 举报
"本文档是关于使用Win10操作系统安装Tensorflow-GPU1.8.0版本,并结合Python3.6进行配置的详细过程。同时,文档提到了显卡MX250,以及CUDA9.0和CUDNN的安装。此外,还涉及51单片机、nRF905无线通信以及温度采集系统的相关内容,包括单片机的程序代码和通信协议的实现。"
在Win10环境下安装Tensorflow-GPU1.8.0需要先确保你的计算机配备了支持GPU计算的显卡,如MX250。Tensorflow-GPU版可以利用显卡的并行计算能力,显著提升机器学习模型的训练速度。首先,你需要下载并安装NVIDIA驱动,以确保显卡与系统兼容。然后,安装CUDA Toolkit 9.0,这是一个用于开发GPU加速应用程序的软件包,其中包含了必要的库和工具。安装CUDA后,接着安装CUDNN,它是CUDA的深度神经网络库,对于Tensorflow来说是必需的。
安装过程如下:
1. 访问NVIDIA官方网站下载并安装最新版本的显卡驱动。
2. 下载CUDA Toolkit 9.0的安装包,按照提示进行安装。记得在安装过程中选择自定义安装,确保安装CUDA的示例和开发工具。
3. 安装CUDNN,将解压后的库文件复制到CUDA的相应目录下,通常包括`cuda/include`和`cuda/lib/x64`。
4. 配置环境变量,确保系统能够找到CUDA和CUDNN的路径。
5. 安装Python3.6,推荐使用Anaconda来管理Python环境,因为它可以方便地创建虚拟环境。
6. 在虚拟环境中安装Tensorflow-GPU,通过命令`pip install tensorflow-gpu==1.8.0`进行安装。
51单片机是微控制器的一种,广泛应用于嵌入式系统。在描述中的代码片段,展示了如何使用51单片机(以AT89S52为例)进行通信配置。这里涉及的是一种通信协议,通过设置P3口的IO引脚状态,控制nRF905无线收发模块的片选信号(CSN)来发送和接收数据。nRF905是一款低功耗的无线射频芯片,适用于短距离无线通信应用,如温度采集系统。
在温度采集系统中,51单片机读取传感器(如DS18B20等)的数据,将16位的温度值(存储在RAM40h-41h中)分成两个字节,然后通过nRF905发送出去。这段代码中的`WRITESDDA`函数就是执行这个任务的,它首先选中nRF905,发送配置指令,然后依次发送温度数据的高低字节。
这个过程涵盖了计算机科学与电子工程的多个领域,包括软件开发、硬件配置、嵌入式系统编程以及无线通信技术。在进行这样的项目时,需要对这些知识有深入理解和实践经验。
2021-01-20 上传
2018-04-24 上传
2020-12-20 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
小白便当
- 粉丝: 34
- 资源: 3926
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践