最近折腾了一番，在Windows 10系统下成功搭建了支持GPU加速的TensorFlow环境，并踩了不少坑！如果你也想体验飞一般的深度学习训练速度，不妨参考我的血泪经验吧！💪
首先确保你的显卡支持CUDA（如NVIDIA系列），然后下载对应版本的CUDA Toolkit（我用的是10.1）和cuDNN。接着安装Anaconda，创建一个独立的Python虚拟环境，推荐Python版本为3.7。记得安装numpy 1.15.4哦，这是兼容性的关键点之一！⚙️
配置过程中最大的难点在于依赖项版本匹配问题，尤其是TensorFlow与CUDA/cuDNN的配合。我的最终安装命令是：`pip install tensorflow-gpu==1.15.0 numpy==1.15.4`。运行测试代码`import tensorflow as tf; print(tf.__version__)`后看到GPU状态正常，瞬间觉得一切努力都值得！👏
希望这篇总结能帮到同样在摸索中的小伙伴，祝大家早日实现深度学习梦！🚀