前言
随着人工智能的不断发展，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教授，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。由于深度学习通常使用大数据运算，GPU在处理大数据方面有更好的性能表现，故总结了常用的GPU配置相关命令。
以下内容仅供参考
1、进入anaconda配置的python环境常用命令
常用命令如下：
conda
activate
python
exit()
2、新建虚拟环境
命令如下（示例）：
新建虚拟环境conda create -n py36 python=3.6(如何使用conda)
conda activate py36(此命令进入虚拟环境)
python
exit()
conda deactivate(此命令退出虚拟环境)
python
exit()
3、配置tensorflow_gpu常用命令
命令如下（示例）：
conda create -n tf21 python=3.7
activate
conda activate tf21
pip install tensorflow_gpu==2.1.0 -i https:
4、查看cuda安装版本
命令如下（示例）：
cmd
nvcc -V
以上内容参考B站视频总结
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