本文介绍在Anaconda环境中，配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。
在上一篇文章部署CPU与GPU通用的tensorflow：Anaconda环境中，我们详细介绍了CPU、GPU通用的新版tensorflow库的配置方法；本文就在这一篇文章的基础之上，继续介绍如果希望让GPU参与到计算中，我们该如何进一步配置对应的环境。如果大家此时还没有配置tensorflow库，那么就先将前述这一篇文章的流程完成后，再继续本文的步骤即可。
这里需要注意，tensorflow库在2.11及以上的版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持（我试了一下，就算装了WSL也不行）；而在撰写本文时，用的是2.6.2版本的tensorflow库，因此是没有问题的。所以大家如果装了2.10及以下版本的tensorflow库，就继续向后看本文即可；如果此时已经装了2.11及以上版本的tensorflow库，那么可以首先通过如下的代码将tensorflow库更换为2.10版本的（执行这一代码时，将自动删除原有的2.11及以上版本的tensorflow库），再继续看本文。
[code]pip install --user "tensorflow |
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
照妖镜
