给装个tf2.3.1gpu版本，你可以打开setup.py改配置

安装TensorFlow 2.3.1 GPU 版本通常需要一些额外步骤，因为TensorFlow会检测到可用的GPU并自动选择合适的库。如果你想要手动指定版本并且启用GPU支持，可以按照以下步骤操作：

1. **下载pip包**:
使用命令行工具（如`cmd`、`powershell`或`bash`），运行：

   pip install tensorflow==2.3.1

这样可能会安装CPU版本，如果需要GPU，接下来需要安装CUDA和cuDNN。

2. **安装CUDA和cuDNN**:
- 首先，访问NVIDIA官网下载CUDA Toolkit：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
- 下载对应你系统的CUDA版本，并安装。
- 安装完成后，找到CUDA的include和lib文件夹路径。
- 对于cuDNN，去NVIDIA Developer网站下载cuDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn
- 将cuDNN库添加到系统路径中，或者复制到Python的site-packages目录下。

3. **修改环境变量**:
- 在环境变量中设置`CUDA_HOME`指向CUDA Toolkit安装路径。
- 如果使用Anaconda，可以在`~/.condarc`文件中添加环境变量，例如：

     conda config --set env:CUDA_HOME=/path/to/CUDA
     conda config --set channels=nvidia

- 如果使用pip，可能需要创建一个虚拟环境来隔离依赖。

4. **安装TensorFlow-GPU**:
在终端中，通过以下命令安装针对GPU的TensorFlow：

   pip install tensorflow-gpu==2.3.1

或者使用CUDA和cuDNN的路径信息：

   pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html torch torchvision torchaudio cpuonly-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 -f https://data帛书存储网盘地址/your_downloads/tensorflow_gpu-2.3.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

5. **检查安装**:
打开Python交互模式（`python`或`ipython`），尝试导入TensorFlow并查看是否加载了GPU加速：

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

记得替换上述命令中的URL和路径为你实际的下载位置。