说明如何安装和配置TensorFlow和Keras，以便使用GPU进行训练和推断。
TensorFlow和Keras是机器学习社区中最受欢迎的深度学习框架之一，它们可以在GPU上加速训练和推理性能。为了安装和配置TensorFlow和Keras，需要确保您的计算机满足以下要求：

- NVIDIA显卡，支持CUDA计算能力
- 安装有NVIDIA CUDA驱动程序和CUDA工具包
- 安装有cuDNN加速库

以下是在Windows操作系统上安装和配置TensorFlow和Keras的步骤：

1. 安装NVIDIA驱动程序和CUDA工具包，可以从NVIDIA官网下载对应版本的驱动程序和CUDA工具包，并按照安装向导进行安装。
2. 下载cuDNN加速库，可以从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN加速库。
3. 安装Anaconda或Miniconda，这是一个Python发行版，包括用于科学计算的大量包和工具。
4. 在Anaconda或Miniconda中创建一个新的虚拟环境，以便安装TensorFlow和Keras，并激活虚拟环境。
   ```
   conda create -n tensorflow_env python=3.7
   conda activate tensorflow_env
   ```
5. 安装TensorFlow和Keras，可以通过以下命令轻松安装：
   ```
   pip install tensorflow-gpu==2.0.0
   pip install keras==2.3.1
   ```
6. 确认CUDA和cuDNN是否正常工作，可以使用以下代码进行测试：
   ```
   from tensorflow.python.client import device_lib
   print(device_lib.list_local_devices())
   ```
   如果GPU设备列出了正确的设备信息，则说明您的TensorFlow和Keras已经成功配备了GPU支持。
安装和配置TensorFlow和Keras以使用GPU进行训练和推断可归纳为以下步骤：
1. 安装NVIDIA驱动程序和CUDA工具包，下载对应版本的驱动程序和CUDA工具包，并按照向导进行安装。
2. 下载cuDNN加速库，下载对应版本的cuDNN加速库。
3. 安装Anaconda或Miniconda，创建一个新的虚拟环境并激活虚拟环境。
4. 安装TensorFlow和Keras，使用pip命令安装。
5. 确认CUDA和cuDNN是否正常工作，使用代码进行测试。