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1 在 Windows 10 上安装 TensorFlow-GPU：cuDNN、CUDA 工具包和用于应用程序开发的 Visual Studio
2 Install TensorFlow-GPU on Windows 10: cuDNN, CUDA toolkit, and Visual Studio for Application Development
2.1 视频说明

在 Windows 10 上安装 TensorFlow-GPU：cuDNN、CUDA 工具包和用于应用程序开发的 Visual Studio

Install TensorFlow-GPU on Windows 10: cuDNN, CUDA toolkit, and Visual Studio for Application Development

 视频说明

通过逐步执行复杂的过程来了解哪些步骤是关键的，哪些不是，从而跳过在尝试启动和运行 TensorFlow-GPU 时浪费时间。了解 TensorFlow-GPU 的基本概述，以及为什么它可能是您的机器学习和深度学习开发环境的正确选择。然后查看哪个版本的 Python 最适合您的需求，以及如何让它与您的 TF-GPU 正确交互。您还将了解如何衡量您的显卡是否非常适合该任务，以及根据您的硬件有哪些选择。

满足所有基本要求后，我们将安装 Cuda 工具包，以提供用于创建高性能 GPU 加速应用程序的开发环境。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器以及用于部署应用程序的运行时库。

我们还需要为工具包所需的 C++ 开发库安装 Visual Studio IDE。许多用户错过了这一步，他们遇到了工具包无法正确安装的问题。

完成所有这些步骤后，我们将研究 cuDNN，这是一个深度神经网络库。该库为标准例程（如前向和后向卷积、池化、归一化和激活层）提供高度优化的实现。我们还必须提供 cuDNN 的路径，因为它不是一个应用程序，而是一个库。因此，我们将研究如何让我们的系统找到这些库。

最后，我们将安装 TensorFlow-GPU。我们将通过运行一些基本命令来验证它，并验证它是否正在使用您的 GPU。TensorFlow-GPU 为最耗费精力的深度学习任务提供了一个强大的、依赖于硬件的开发环境。

 您将学习什么

  • 安装 TensorFlow-GPU 所需的软件包
  • 在 Windows 10 中设置路径
  • 根据您的需求使用正确的 Python 版本

此视频适用于谁

希望将更强大的 GPU 用于硬件密集型深度学习应用程序的深度学习新手开发人员。

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