在开始之前，请确保你的计算机已经安装了Windows 10操作系统，并且具备一个支持CUDA的NVIDIA显卡。
步骤1：安装Python 3.8
你可以选择从Python官网下载Python 3.8的安装包。在下载过程中，请确保勾选“Add Python to PATH”选项，以便在系统环境变量中添加Python。
步骤2：安装Anaconda
建议直接安装Anaconda，因为它包含了Python和许多常用的科学计算库。你可以选择适合自己的版本进行下载和安装。
步骤3：创建虚拟环境
在Anaconda中创建一个虚拟环境非常方便。可以使用以下命令创建一个名为“envname”的虚拟环境（你可以根据自己的需要命名）：
conda create -n envname python=3.8
然后激活这个虚拟环境：
conda activate envname
步骤4：安装TensorFlow 2.x GPU版
如果你直接使用pip install tensorflow-gpu，可能会遇到版本不匹配的问题。这时，最稳妥的方式是下载对应的.whl文件，并通过命令在conda环境中进行安装。例如，为了安装TensorFlow 2.2.2 GPU版，可以按照以下步骤操作：
下载对应的.whl文件，例如tensorflow_gpu-2.2.2-cp38-cp38-win_amd64.whl。
将下载的文件放到E盘或者其他个人路径。
在Anaconda终端中切换到E盘，然后执行以下命令进行安装：
pip install tensorflow_gpu-2.2.2-cp38-cp38-win_amd64.whl
注意：安装过程中会自动安装主要的依赖包numpy==1.18.X。
步骤5：安装CUDA和cuDNN
要使用GPU版本的TensorFlow，你需要安装CUDA和cuDNN。首先，设置显卡开发者模式，然后按照NVIDIA官网的指引进行安装。在安装过程中，需要选择与你的显卡版本匹配的CUDA版本。例如，如果你的显卡版本是12.1.68，则可以选择12.1.x版本的CUDA进行安装。安装完成后，需要安装对应的cuDNN版本。注册并登录NVIDIA官网，选择与CUDA版本匹配的cuDNN版本进行下载和安装。解压下载的cuDNN压缩包，并将解压后的文件复制到相应的目录下。
步骤6：检查是否能够正常启动GPU版本的TensorFlow
在Anaconda终端中执行以下命令来检查是否能够正常启动GPU版本的TensorFlow：
python#conda环境
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
如果输出结果为True，则表示TensorFlow成功启用了GPU加速。如果输出结果为False，则表示TensorFlow没有成功启用GPU加速，可能存在一些配置问题，需要检查前面的步骤是否正确完成。
以上就是在Windows 10操作系统上，使用Python 3.8和GPU版本的TensorFlow 2.x的最简环境搭建流程。希望对你有所帮助。
