✨tensorflow gpu环境安装💪

对于想用GPU加速深度学习任务的小伙伴们来说，搭建TensorFlow的GPU环境是必不可少的步骤。首先，确保你的电脑装有NVIDIA显卡，并且驱动程序已正确安装。接着，访问[NVIDIA CUDA Toolkit官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载适合你系统的CUDA版本。同时，记得安装cuDNN库，这是优化深度学习性能的关键。

安装完这些基础工具后，创建一个虚拟环境是个好习惯。使用`conda create -n tf_gpu python=3.8`命令创建新环境，并激活它。然后，通过pip安装TensorFlow：`pip install tensorflow`. 安装完成后，运行一段简单的代码检测GPU是否被识别：`from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())`。如果看到GPU设备列表，恭喜你成功了！🎉

记得定期更新依赖项以避免兼容性问题哦。💡