在Windows 10系统上安装带有GPU支持的TensorFlow版本，可以让深度学习任务飞速运行！以下是详细步骤👇：
第一步：准备工作✅
确保你的电脑配备了NVIDIA显卡，并且已安装最新版显卡驱动.Driver版本需与CUDA兼容哦！
第二步：安装CUDA和cuDNN💡
下载对应版本的CUDA Toolkit（建议11.x）和cuDNN库文件，解压后配置环境变量。记得将路径添加到系统的PATH中！
第三步：创建虚拟环境📦
使用Anaconda创建独立的Python环境，避免依赖冲突。比如 `conda create -n tf_gpu python=3.8`。
第四步：安装TensorFlow-GPU🔥
激活环境后运行命令 `pip install tensorflow-gpu`。如果版本有特殊需求，可指定如 `tensorflow-gpu==2.10.0`。
最后一步：验证安装🎉
运行以下代码检查是否成功：
```python
import tensorflow as tf
print("GPU Available: ", tf.test.is_gpu_available())
```
若显示True，恭喜你，大功告成！🚀
现在可以尽情享受TensorFlow的强大功能啦！💪
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