为什么需要GPU加速？🧠
在深度学习训练中，GPU能显著提升计算效率！使用GPU可让模型训练速度提升数十倍，尤其适合大规模数据处理。📌
环境准备🔧
安装NVIDIA驱动
确保显卡支持CUDA并安装最新驱动 🖥️
查看驱动兼容性安装CUDA工具包
下载对应版本的CUDA Toolkit（建议与TensorFlow版本匹配） 💻
CUDA官方下载页安装cuDNN库
配合CUDA使用，需匹配相同版本号 🧠
cuDNN资源中心配置TensorFlow
安装GPU版TensorFlow：pip install tensorflow-gpu
验证GPU支持✅
运行以下代码确认是否成功识别：
import tensorflow as tf
print("GPU可用性:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
如果显示设备列表，说明配置成功！🎉
常见问题排查🛠️
❌ 未检测到GPU？
检查CUDA/cuDNN版本是否与TensorFlow兼容，或尝试 NVIDIA系统报告工具⚠️ 显存不足？
使用tf.config.set_visible_devices限制GPU显存分配 🖥️
扩展阅读📚
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