🌟 第一步：查看TensorFlow版本 🌟
想要确认自己安装的TensorFlow是否正常工作？打开终端或命令行工具，输入以下代码：
```python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
```
一条简洁的版本号就会跃然眼前！如果显示的是你安装的目标版本，那就说明一切顺利啦！👏
🔥 第二步：检查CUDA版本 🔥
TensorFlow依赖于GPU加速时，CUDA是必不可少的伙伴。通过命令行运行：
```bash
nvcc --version
```
屏幕上会显示详细的CUDA版本信息，比如`release 11.2`。确保你的CUDA版本与TensorFlow支持的版本一致，这样能避免很多麻烦哦！🔧
🌈 第三步：确认cuDNN版本 🌈
作为深度学习的黄金搭档，cuDNN同样至关重要。在终端中输入：
```bash
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
或者直接访问NVIDIA官网验证对应版本的兼容性，确保它和CUDA及TensorFlow无缝协作！⚡
💡 小提示：三者版本匹配是成功的第一步，记得定期更新以享受最新优化哦！💪