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本文详细介绍了Tensorflow-GPU环境的配置过程，包括CUDA和CUDNN的版本对应关系，提供了英伟达CUDA在Windows的安装教程链接，并提到了Tensorflow的GPU支持。此外，还给出了模型运行的示例链接，帮助读者理解如何在GPU环境下运行深度学习模型。
Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
英伟达window cuda 安装向导
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/
https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
https://www.tensorflow.org/install/gpu
模型运行示例
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/deeplab_demo.ipynb
CPU
| Version | Python version | Compiler | Build tools |
|---|---|---|---|
| tensorflow-1.13.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
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