TensorFlow GPU 使用指南

🔧 安装要求
要使用 TensorFlow GPU 版本，请确保满足以下条件：

• NVIDIA GPU 及对应的 CUDA Toolkit（关键词：cuda）
• cuDNN（关键词：cudnn）
• 显卡驱动版本 ≥ 450.80.02

🧠 安装步骤

1. 安装 NVIDIA驱动（关键词：nvidia_driver）
2. 安装 CUDA Toolkit（建议版本：11.2）
3. 安装 cuDNN（需与 CUDA 版本匹配）
4. 安装 TensorFlow GPU 版本：

   pip install tensorflow-gpu
   

5. 验证安装是否成功：

   import tensorflow as tf
   print("GPU 设备：", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
   

📊 性能优化技巧

• 使用 tf.data.Dataset 提高数据加载效率
• 启用混合精度训练：tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16')
• 分布式训练可参考 TensorFlow分布式指南（关键词：tensorflow_distributed）

⚠️ 注意事项

• 安装时注意 CUDA/cuDNN 版本兼容性
• 通过 TensorFlow官方文档（关键词：tensorflow_docs） 获取最新版本信息
• 若遇到驱动问题，请检查 NVIDIA官方支持（关键词：nvidia_support）