1. 通过.whl文件方式安装

.whl文件的下载地址：
tensorflow-gpu: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/
tensorflow-cpu: https://pypi.org/project/tensorflow/#files

下载: tensorflow_gpu-2.10.1-cp310-cp310-win_amd64.whl

Note: 从2.11版本开始，需要在windows WLS2（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上安装才能使用GPU。所以要在native-windows上使用GPU，就只能安装2.10.0版本及以下的版本，或者安装老版的tensorflow-gpu。
windows native: link, 将官网的语言调到 英文 模式才能看到

2.创建anaconda虚拟环境

（一）创建环境

conda create -n tf2.10 python=3.10

（二）激活 tf2 环境

conda activate tf2.10

（三）通过 pip 安装下载的 tensorflow_gpu-2.10.1-cp310-cp310-win_amd64.whl

pip install your-path/tensorflow_gpu-2.10.1-cp310-cp310-win_amd64.whl

tensorflow 2.10.1安装完毕， 并且安装了对应的：keras-2.10.0

3.安装对应的cuda与cudnn版本，local不必装cuda和cudnn

conda install cudatoolkit cudnn

Note: 可以为cudatoolkit cudnn指定版本，eg:cudatoolkit=11.3 cudnn=8.3
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4. 测试tensorflow gpu是否可用

import tensorflow as tf
tf.__version__

tf.test.is_gpu_available()
tf.config.list_physical_devices('GPU')

至此，tensorflow-gpu 2.10.1 安装成功，愉快的玩耍吧。

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Reference：
解决CUDA 11.6版本对应的tensorflow-gpu版本问题
2023年最新Windows安装GPU版本的tensorflow（含bug记录及解决）
Tensorflow找不到GPU：tensorflow 2.11.0版本开始，在windows上不再支持GPU