掌握TensorFlow-gpu安装与NVIDIA显卡驱动配置

知识点: 1. TensorFlow-gpu的安装和使用需要满足特定的硬件和软件环境条件。首先，用户需要拥有NVIDIA的GPU，因为TensorFlow-gpu是为NVIDIA的GPU优化的，使用其他品牌的GPU可能无法正常使用。 2. 用户需要根据自己的Python版本选择合适的cudatoolkit版本进行安装。例如，如果用户使用的是Python3.7版本，那么就需要安装对应版本的cudatoolkit 10.1。 3. cudatoolkit是NVIDIA官方提供的GPU计算库，它包含了CUDA环境的基础运行库以及一些高级库，如cuBLAS、cuFFT等。在安装TensorFlow-gpu之前，必须先安装cudatoolkit。 4. cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA开发的一个针对深度神经网络的加速库，它提供了许多常用的深度学习操作的优化实现。在安装TensorFlow-gpu之前，也需要安装cuDNN。 5. 安装cudatoolkit和cuDNN可以通过命令行工具进行，也可以通过NVIDIA的官方网站下载相应的安装包进行安装。在安装过程中，可以选择自定义安装，将不需要的组件，如VS、Nvidia GeForce等去掉。 6. 如果在安装过程中出现缺少库文件的错误，可以将所需的库文件放到系统的system32目录下。这样做可以解决一些因缺少库文件而导致的程序无法运行的问题。 7. 在TensorFlow-gpu的安装过程中，用户需要注意版本的兼容性。例如，python3.7、cudatoolkit 10.1和cuDNN7.65需要互相兼容。如果不兼容，可能会导致TensorFlow-gpu无法正常运行。 8. 本机cuda版本查看方法：在NVIDIA控制面板中查看，如果不知道如何操作，可以查阅相关教程或文档。 9. TensorFlow-gpu的安装和配置涉及到的工具和库较多，需要一定的计算机和编程知识。如果遇到问题，建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 10. 安装TensorFlow-gpu是一个相对复杂的过程，需要用户有一定的计算机操作能力和问题解决能力。如果用户在安装过程中遇到问题，建议先查阅相关文档，如果问题仍然无法解决，再寻求专业人士的帮助。