听说NVIDIA发布了RTX30系列的显卡，其中3080的性价比最高，于是数数口袋中的银子，买了一台炼丹炉。主要配置：RTX3080显卡，10G显存；I7 CPU (10700K)，32G内存。

买来之后开始在win10上安装Python 3.6(Anaconda)，然后安装CUDA11.1和CUDNN。好不容易安装好之后，发现安装的TensorFlow2.0-gpu无法调用显卡。顿时有一种吃了苍蝇的感觉。在网上一通搜索，发现好多人说安装tf-nightly-gpu可以解决问题，然而我就不行。

后来再经过N次pip install tensorflow XXXXXX，发现TensorFlow-gpu的2.4.0版本就可以调用RTX3080，包括RC0，RC1，RC2等几个测试版本。而2.3.0版本就不行。

然而，SSD代码是在1.X下面编写的，用2.4.0RC2版本无法运行SSD，但是好歹能运行迁移学习。SSD代码忍痛就用CPU版本进行训练了。惊喜的发现10700K的CPU居然也是性能爆棚，在满负荷运行时，只比GPU慢了约50%。

下面的问题是怎么把物体检测和迁移学习整合在一起，这样我的第一个AI项目就搞定了。

最后想说一下，用阿里云进行pip install安装速度很快。示例如下： pip install tensorflow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple