Win10环境下安装Tensorflow-GPU1.8.0+Python3.6详细教程

"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。