本文介绍了TensorFlow环境的搭建流程：1)推荐安装Miniconda并创建Python3.8环境；2)通过conda/pip安装TensorFlow及相关依赖，建议使用清华源加速；3)重点说明CUDA和cuDNN的两种安装方式（命令行/手动下载）；4)完成安装后需验证GPU是否可用。作者强调环境配置过程中可能出现版本冲突问题，需要耐心调试。作为人工智能方向研究生，作者欢迎交流讨论，并祝愿读

本文介绍了TensorFlow环境的搭建流程：1)推荐安装Miniconda并创建Python3.8环境；2)通过conda/pip安装TensorFlow及相关依赖，建议使用清华源加速；3)重点说明CUDA和cuDNN的两种安装方式（命令行/手动下载）；4)完成安装后需验证GPU是否可用。作者强调环境配置过程中可能出现版本冲突问题，需要耐心调试。作为人工智能方向研究生，作者欢迎交流讨论，并祝愿读

MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学习示例。我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。

龙蜥系统是一个由Linux内核、GNU工具和其他自由软件组成的操作系统，也被称为GNU/Linux系统。这个名字是由GNU项目的创始人Richard Stallman提出的，目的是强调GNU项目和Linux内核的合作。在龙蜥系统中，GNU提供了大部分的用户空间工具和应用程序，而Linux内核则提供了操作系统的核心功能和驱动程序支持。龙蜥系统被广泛应用于服务器、个人电脑、移动设备等各种领域，并且成为