联想为啥还用gt730显卡

一、联想为啥还用gt730显卡

1、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。

2、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。

二、联想3714主板参数

联想3714主板参数：主板/芯片组 Intel G312GB硬盘类型 SATA硬盘硬盘参数7200转硬盘容量 320GB。

主板作为其他硬件运行的平台，为电脑的运行发挥联通和纽带的作用。由于主板是电脑中各种设备的连接载体，而这些设备的各不相同的，而且主板本身也有芯片组，各种I/O控制芯片，扩展插槽，扩展接口，电源插座等元器件，因此制定一个标准以协调各种设备的关系是必须的。

所谓主板结构就是根据主板上各元器件的布局排列方式，尺寸大小，形状，所使用的电源规格等制定出的通用标准，所有主板厂商都必须遵循。

PC AT的初始设计是让扩展总线以微处理器相同的时钟速率来运行，即6MHz的286，总线也是6MHz；8MHz的微处理器，则总线就是8MHz。随着微处理器速度的增加，增加扩展总线的速度也很简单。后来一些PC AT系统的扩展总线速度达到了10和12MHz。

不幸的是，某些适配器不能以这样的速度工作或者能很好得工作。因此，绝大多数的PC AT仍以8或8.33MHz为扩展总线的速率，在此速度下绝大多数适配器都不能稳定工作。

AT主板尺寸较大，板上能放置较多的元件和扩充插槽。但随着电子元件集成化程度的提高，相同功能的主板不再需要全AT的尺寸。因此在1990年推出了Baby/Mini AT主板规范，简称为Baby AT主板。

三、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

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

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。

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

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

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。

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

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

hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!')

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：