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从错误信息中可以看到，tensorflow-gpu 安装时出现了 packaging.requirements.InvalidRequirement 错误，具体是因为解析 Python 版本时出现了问题。这通常是由于环境中库的版本兼容性或解析器的配置问题。

原因分析：

1. Python 版本兼容性问题：错误提示中提到 python_version>"3.7"，这表明可能是 tensorflow-gpu 需要的版本不适配当前的 Python 版本。
2. TensorFlow 版本问题：你安装的是 tensorflow 2.10.0 版本，而尝试安装 tensorflow-gpu 2.12.0 可能导致版本不一致，出现冲突。
3. 环境配置问题：可能是 setuptools 或其他相关工具版本不兼容导致安装过程失败。

解决方案：

1. 检查 Python 版本：
   确保你当前的 Python 版本是 3.7 或更高的版本。在命令行中输入以下命令，检查 Python 版本：

   python --version
   

2. 更新 setuptools 和 pip：
   运行以下命令更新 setuptools 和 pip，以确保安装过程中不发生冲突：

   pip install --upgrade pip setuptools
   

3. 安装兼容版本的 tensorflow-gpu：
   因为你已经安装了 tensorflow 2.10.0 版本，可以尝试安装同一版本的 tensorflow-gpu，避免版本不兼容：

   pip install tensorflow-gpu==2.10.0
   

4. 使用 Conda 安装 GPU 版本的 TensorFlow：
   如果以上方法仍然无法解决问题，可以使用 conda 来安装 GPU 版本的 TensorFlow，它能够更好地处理依赖关系和版本问题：

   conda install tensorflow-gpu=2.10
   

5. 检查 CUDA 和 cuDNN：
   确保 CUDA 和 cuDNN 的版本与你的 tensorflow-gpu 版本兼容。可以查看 TensorFlow 的官方安装指南，找到与 TensorFlow 2.10 版本兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。

通过这些步骤，你应该能够成功安装 tensorflow-gpu 并解决 GPU 未被检测到的问题。如果仍有问题，请提供更多信息以便进一步排查。

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