深度学习环境搭建与MNIST数据集处理指南
1. 安装NVIDIA GPU驱动
安装正确的NVIDIA驱动至关重要。在TensorFlow中，CUDA的使用是实现高效计算的关键。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可借助GPU的强大性能显著加速计算应用。要使用CUDA提升TensorFlow的处理能力，需在主机上安装特定类型的GPU和驱动。
可以运行nvidia-smi命令查看系统中已安装的驱动版本，命令输出将显示GPU信息、正在运行的进程以及当前安装的驱动版本。
2. 安装Nvidia-Docker
在安装Nvidia-Docker之前，我们需要了解其层次结构。Docker是一种轻量级技术，其容器运行在同一台机器上时共享操作系统内核，启动迅速，占用的计算资源和内存较少。NVIDIA-Docker在此基础上进一步提供了Docker容器与GPU交互的功能，是开发环境的重要组成部分。
安装步骤如下：
1.清除旧版本Docker：
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f sudo apt-get purge -y nvidia-docker- 添加包存储库：
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