1.安装vscode
2.安装python

安装python的版本建议为3.8和3.9（3.7好像也行），因为后续如果要在本地window系统上训练，tensorflow2.10后的版本并不直接支持，即能在本地window上跑tensorflow的最高版本为2.10，但是2.10版本的tensorflow只能被python3.7,3.8,3.9使用

安装python时，记得勾选上把添加环境变量给勾上（如：add python3.9 to PATH），否则就要自己打开系统环境变量添加

3.配置VScode

• 在 VS Code 的应用商店（快捷键：Ctrl + Shift + X）里搜索 Python 插件，并安装
• 按 Ctrl + Shift + P（或F1），在打开的输入框中输入 Python: Select Interpreter 搜索，选择 Python 解析器

4.安装tensorflow

在命令行里，调用pip install tensorflow==2.10.0，也可以使用国内的镜像源来装pip install tensorflow==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.安装cuda工具包

安装11.2版本的

6.安装cuDNN

安装这个需要先注册成为开发者，是免费的。
安装8.1版本的，这个安装完后，要把bin目路添加到系统环境变量里

7.测试

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_gpu_available())

若能打印出true，则可以成功使用gpu来训练