关于4090安装tensorflow 2.0的环境配置没有一个公允的案例，经过多天尝试，我找到一个比较好的环境配置版本。如下所示：

cudatoolkit 11.8+cudnn 8.9.2+tensorflow 2.10.0

安装步骤：

1. 首先安装Aconda，别的帖子都有，不再赘述。

2. 安装cudatoolkit 11.8，下载local版本CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

3. 打开Anaconda prompt，创建虚拟环境tf1，激活环境

conda create -n tf1 python=3.9
conda activate tf1

4. 安装tensorflow 2.10.0，使用2.10.0版本是因为这是最后一个在win11下运行的gpu版本。

如果觉得慢，可以在其他帖子查找清华源的链接。

pip install tensorflow=2.10.0

5. 安装cudnn8.9.2，这个可以下载安装cuDNN Archive | NVIDIA Developer，也可以从conda里安装。在conda里安装如同下图画圈的地方输入对应信息，右下角点击“apply”。

6. 最后！激活环境，输入测试代码，就OK了

conda activate tf1
python
conda activate tf1
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

尝试了许多环境搭配，终于搞出来一个能用，希望对大家有所帮助。