本文详细指导了如何在Windows系统上为Python3.9版本的TensorFlow2.10.0配置GPU环境，包括安装CUDA、cuDNN，设置Python路径，创建和激活虚拟环境，以及安装必要的数据科学和机器学习库，如numpy、pandas、matplotlib、opencv和JupyterLab。
TensorFlow深度学习环境配置
说明：Python3.9 Tensorflow2.10.0+cuda11.8+cudnn8.9
【准备工作】
一、使用英伟达GUP显卡算力
（1）安装CUDA Tool
介绍:CUDA是Nvidia开发的一种并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行常规计算。
下载位置：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择下载后进入
文件大小近2G，下载后直接安装
（2）cuDNN
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。
下载位置（需要注册英伟达开发者）：
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