大家好！今天给大家带来一份超实用的教程，教你如何在支持GPU的电脑上配置和安装TensorFlow 2.0的GPU版本！如果你手头是一台配置不错的CPU电脑，也别担心，文末会告诉你如何兼容哦！💪

首先，确保你的电脑拥有NVIDIA显卡，并且已安装最新驱动程序。接着，访问[NVIDIA CUDA Toolkit官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，下载并安装适合你系统的CUDA工具包（推荐版本为10.x）。然后，前往[CUDA官方页面](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)下载cuDNN压缩包，解压后将文件复制到CUDA安装目录下。

接下来，打开终端或命令行工具，运行以下命令安装TensorFlow GPU版：

```bash

pip install tensorflow-gpu==2.0.0

```

如果遇到问题，请检查是否正确设置了环境变量。完成这些步骤后，运行一段简单的代码验证GPU是否被成功识别：

```python

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

```

对于仅有CPU的设备用户，只需使用`pip install tensorflow==2.0.0`即可正常使用CPU模式，完全不影响功能体验！🌟

希望这份指南对你有所帮助，快去试试吧！如果有疑问，欢迎留言讨论！💬