联想启天m430e与联想启天m730 e哪个好
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联想为啥还用gt730显卡
联想用gt730显卡是因为对于流畅游戏以及完美运行日常应用这件事来说，一块优秀的显卡似乎是必不可少的，随着游戏需求的不断提升，显卡的等级和复杂度也在同步增长，对比起性能强劲但是却价格高昂的旗舰级显卡来说,GT730这样的亲民级显卡才是大量PC中配备的常见显卡,在实际使用当中为我们带来很多丰富多彩的体验。
以游戏性能而言，GT730本身是具备在Full HD分辨率上流畅运行主流游戏的能力的，如果再加上NVIDIA GeForce Experience软件的协助，GT730完全可以满足日常游戏及娱乐需求。
联想730可以装win7
联想730可以装win7(联想r720能装win7吗)首先要保证你的GPU对CUDA的兼容性是大于等于3.0的，参考这里：
我的联想K4450笔记本配置：Win 7企业版，8G内存，64位操作系统，Intel i7-4510U处理器
自带独立显卡 NVIDIA GeForce GT 730M
一、安装CUDA? Toolkit 8.0
目前版本的tensorflow只支持8.0版本的CUDA，CUDA官网的最新版是9.0
从这里下载历史版本：
我下载的是(Feb 2017)
原作者：\"因为显卡的驱动和CUDA必须要配套的，安装CUDA前需要先卸载以前安装的显卡驱动。安装CUDA8.0后，可以发现它自带的显卡驱动版本是376.51版本。\"原作者没有第四步。
我是先卸载以前安装的显卡驱动，然后安装\"Base Installer\"和\"Patch2\"，虽然安装过程中提示找不到兼容硬件，不管它，继续安装完毕。
二、安装cuDNN v6.0
需要注册一个账号，CUDA8.0对应的版本是cuDNN v6.0
下载后解压，把 bin，include和 lib三个文件夹复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0目录下，和原先的目录直接合并就可以了。
三、到NVIDIA官方网站找到GeForce GT 730M笔记本显卡
我下载了最新版驱动程序版本：390.77，并安装
四、安装Anaconda
我下载的版本是 Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64 python3.6的版本：
安装后打开Anaconda Navigator，在Environment中新建一个环境
安装tensorflow-gpu
五、显卡选择
由于联想K4450是双显卡（Intel HD集成显卡和NVIDIA GeForce GT 730M独立先看），需要设置全局使用独立显卡
在桌面空白处点击鼠标右键，弹出下图菜单
点击\"NVIDIA控制面板\"，按照图中红色方框操作，最后点击应用
注意：双显卡笔记本电脑若不进行上述设置，则运行 tf.Session()时会出现\"设备是不可移动的,无法弹出或拔出\"的错误。
计算机生成了可选文字:弹出NVIDIAGeForceGT730M时出问题双NVIDIAGeForceGT730M设备是不可移动的．无法禅出或拔出。
六、CUDA环境变量
确保C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp;C:\Program Files(x86)\NVIDIA Corporation\PhysX\Common;在系统环境变量中
七、测试TensorFlow
定位到安装TensorFlow的虚拟环境目录下地址栏中，输入\"python\"并回车：
导入tensorflow测试：输入import tensorflow as tf并回车
进一步输入测试代码：
import tensorflow as tf
hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess= tf.Session()
print(sess.run(hello))
在输入sess=tf.Session()代码回车后，报如下错误（没有卸载显卡老驱动程序，直接安装CudaTookit，也没有安装\"Patch2\"）：
在输入sess=tf.Session()代码回车后，报如下错误（先卸载显卡老驱动程序，直接安装CudaTookit，并安装\"Patch2\"，安装cuDNN，安装显卡新驱动程序），运行成功，如下：
