在Windows 10 64位系统上安装CUDA和cuDNN以支持TensorFlow框架的GPU加速深度学习开发的详细步骤和注意事项是什么？

在进行深度学习开发时，正确安装和配置CUDA以及cuDNN是实现GPU加速的关键步骤。首先，需要确保你的系统环境满足软件运行的基本要求，包括一个支持CUDA的NVIDIA GPU和一个64位的Windows 10操作系统。

参考资源链接：[无需登录即可下载的CUDA及cuDNN版本](https://wenku.csdn.net/doc/6xqjms1rfz?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，按照以下步骤进行安装和配置：

1. 访问NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit。由于本资源提供了CUDA 9.0、9.2、10.2版本，你可以根据自己的TensorFlow版本需求选择合适的CUDA版本进行下载。在下载过程中，选择适用于Windows的64位安装包。

2. 在安装CUDA时，请记得选择安装全部组件，并在安装过程中勾选‘Add CUDA to the system path’选项，以便在任何目录下使用CUDA命令。安装完成后，重启计算机以确保环境变量正确设置。

3. 对于cuDNN，由于需要登录NVIDIA账户进行下载，可以考虑使用提供的资源：《无需登录即可下载的CUDA及cuDNN版本》，这样即使是新用户也可以直接获取到所需文件。下载后，解压cuDNN压缩包，并将其文件复制到CUDA安装目录下的相应文件夹中。

4. 在TensorFlow中指定GPU设备，你需要在Python代码中设置环境变量，例如：

        import os
        os.environ[

参考资源链接：[无需登录即可下载的CUDA及cuDNN版本](https://wenku.csdn.net/doc/6xqjms1rfz?spm=1055.2569.3001.10343)