CUDA9.0+CUDNN环境下Tensorflow-GPU1.8.0安装全攻略

"模型机工作流程-win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程分析（显卡mx250+cuda9.0+cudnn）" 这篇教程主要介绍了在Windows 10操作系统中安装和使用TensorFlow GPU版本1.8.0以及对应的Python 3.6环境的详细步骤。TensorFlow是一个强大的开源库，主要用于机器学习和深度学习，而GPU版本的TensorFlow能够利用图形处理器的计算能力加速计算过程。 在安装过程中，首先需要考虑的是硬件兼容性，特别是显卡。教程中提到的显卡为MX250，这是一款适用于轻薄本的中低端显卡，支持CUDA技术。CUDA是由NVIDIA提供的编程接口，允许开发者利用GPU进行高性能计算。因此，为了使用TensorFlow的GPU版本，我们需要下载并安装CUDA 9.0版本，这是与TensorFlow 1.8.0兼容的CUDA工具包。 在安装CUDA之后，还需要安装CUDNN（CUDA深度神经网络库），它是加速深度学习计算的关键组件。CUDNN提供了针对卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的优化函数，以提升运算速度。确保下载与CUDA版本相匹配的CUDNN版本，并按照指南正确安装。 接下来，安装Python 3.6，因为TensorFlow 1.8.0需要此特定版本的Python环境。安装Python后，需要通过pip来安装TensorFlow-GPU。在命令行中运行相应的pip命令，如`pip install tensorflow-gpu==1.8.0`，这将自动处理所有依赖项并安装TensorFlow的GPU版本。 安装完成后，测试TensorFlow是否成功安装并在GPU上运行，可以通过编写一个简单的Python脚本来检查。通常，这个脚本会创建一个TensorFlow会话，并打印出所使用的设备信息，如果配置正确，应显示GPU设备。 整个过程涉及的知识点包括： 1. **冯·诺伊曼体系结构**：计算机的基本工作模式，包括中央处理器（CPU）、内存、输入输出设备，以及数据和指令的存储和处理方式。 2. **计算机组成原理**： - **总线与接口**：计算机内部不同组件之间通信的通道，包括数据总线、地址总线和控制总线。 - **CPU组织**：包括控制器、运算器和寄存器，负责执行指令和处理数据。 - **存储器组织**：包括内存层次结构，如缓存、主存和外部存储器。 3. **计算机互连结构**： - **总线要素**：总线的物理特性，如电压、频率和数据宽度。 - **总线组织**：如何连接和管理总线上的设备。 - **总线仲裁**：决定哪个设备可以使用总线的机制。 - **总线带宽**：总线在单位时间内传输数据的能力。 - **总线时序**：控制总线操作的时间安排。 - **串行总线**：数据按位顺序传输的总线，相对于并行总线。 4. **微处理器系统原理**：微处理器作为计算机系统的核心，管理和执行指令，其性能和价格演变遵循摩尔定律和贝尔定律，推动着计算机技术的发展。 5. **嵌入式系统设计**：嵌入式系统是专门用于特定应用的计算机系统，常应用于工业控制、仪器仪表等领域，分为模块级、板级、芯片级和系统级嵌入。 6. **系统级芯片（SoC）技术**：将多个功能单元集成在一个芯片上，减少了成本和体积，提高了效率。但设计和制造SoC需要综合考虑硬件和软件，以及电路和晶圆工艺知识。 7. **普适计算**（Ubiquitous Computing）概念：计算机不再局限于传统形态，而是融入日常生活中的各个角落，实现无处不在的计算能力。 这个教程不仅涵盖了TensorFlow-GPU的安装流程，还涉及到了计算机系统的基础知识，包括冯·诺伊曼体系结构、计算机组成原理、总线技术和嵌入式系统设计，体现了信息技术的广泛性和深度。