如何在Windows 10 64位系统上安装和配置CUDA和cuDNN以支持TensorFlow进行GPU加速的深度学习开发？

要在Windows 10 64位系统上安装和配置CUDA和cuDNN以支持TensorFlow，你需要按照以下步骤进行操作：

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)

首先，访问NVIDIA官方网站下载对应CUDA版本的安装包。在安装过程中，确保选择与你的系统架构相匹配的选项，例如CUDA 10.2针对的是Windows 10的64位系统。完成安装后，你需要重启计算机以确保CUDA环境变量被正确设置。

接下来，下载适合你CUDA版本的cuDNN。根据提供的《无需登录即可下载的CUDA及cuDNN版本》资源，你可以选择不需要登录即可下载的版本。下载完成后，解压缩cuDNN文件包，并将解压后的文件复制到CUDA安装目录下。通常，这涉及到将cuDNN的库文件复制到“C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\vX.Y\\bin”和“C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\vX.Y\\lib\\x64”目录中，其中“X.Y”代表CUDA的版本号。

安装和配置完成后，需要验证CUDA和cuDNN是否正确安装并能够被TensorFlow识别。打开命令提示符或Anaconda命令行界面，运行以下Python命令来导入TensorFlow并检查GPU设备：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
    print('Name:', gpu.name, '  Type:', gpu.device_type)

如果安装正确，你的输出将列出系统中可用的GPU设备。

最后，为了确认深度学习模型训练时是否真正利用了GPU加速，你可以在TensorFlow模型训练时设置日志输出，以监控GPU使用情况。在训练脚本中添加如下代码：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'  # 使用2以屏蔽GPU信息的日志

通过这些步骤，你就可以确保在Windows 10 64位系统上成功安装并配置CUDA和cuDNN，以支持TensorFlow进行GPU加速的深度学习开发。

推荐你阅读《无需登录即可下载的CUDA及cuDNN版本》，以获取更多关于如何下载和使用CUDA及cuDNN的信息，特别是对于初学者来说，这份资源将为你提供详细的步骤和必要的注意事项。如果你已经完成了上述步骤，并希望进一步深入了解如何优化你的深度学习模型性能，推荐你进一步学习《深度学习与GPU加速：最佳实践和案例研究》，这本书将为你提供深度学习模型在实际应用中的优化策略和实战案例。

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)