在Linux系统上安装TensorFlow-GPU是一个相对复杂的过程，但是只要按照正确的步骤进行，就可以顺利完成安装。在本篇文章中，我将详细介绍如何在Linux系统上安装TensorFlow-GPU，以帮助刚入行的小白完成这一任务。

整个安装过程可以分为如下步骤：

| 步骤 | 操作 |
| --- | ---- |
| 1 | 安装CUDA Toolkit |
| 2 | 安装cuDNN |
| 3 | 创建Python虚拟环境 |
| 4 | 安装TensorFlow-GPU |

接下来，我会针对每个步骤进行详细说明，并提供相应的代码示例，帮助小白完成安装过程。

### 步骤1：安装CUDA Toolkit

首先，我们需要安装CUDA Toolkit，它是用于GPU加速计算的重要工具。在安装之前，需要先下载对应版本的CUDA Toolkit并按照官方文档进行安装。

### 步骤2：安装cuDNN

cuDNN是专门为深度学习框架优化的GPU加速库，需要配合CUDA Toolkit一起使用。同样，需要下载对应版本的cuDNN并按照官方文档进行安装。

### 步骤3：创建Python虚拟环境

为了避免不同Python项目之间的依赖冲突，我们可以使用Python虚拟环境来安装TensorFlow-GPU。以下是创建虚拟环境的代码示例：

```bash
# 安装虚拟环境管理工具
pip install virtualenv
# 创建Python虚拟环境
virtualenv venv
# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate
```

### 步骤4：安装TensorFlow-GPU

最后一步是安装TensorFlow-GPU本身。在激活虚拟环境后，可以使用以下代码示例安装TensorFlow-GPU：

```bash
# 安装TensorFlow-GPU
pip install tensorflow-gpu
```

完成以上步骤后，TensorFlow-GPU就成功安装在您的Linux系统上了。您可以通过编写Python代码来验证安装是否成功。

```python
import tensorflow as tf

# 输出TensorFlow版本
print(tf.__version__)
# 输出GPU是否可用
print(tf.test.is_gpu_available())
```

通过以上代码，您可以在控制台中看到安装的TensorFlow版本号以及GPU是否可用的信息，进而验证安装是否成功。

希望以上步骤和代码示例能够帮助刚入行的小白顺利在Linux系统上安装TensorFlow-GPU，祝您顺利完成安装并享受GPU加速带来的高效计算体验！