本文对小白进行科普，完成深度学习基本的环境配置，以python3.9为例。

首先，配置深度学习环境需要安装TensorFlow、PyTorch等深度学习框架以及CUDA Toolkit和cuDNN等NVIDIA GPU加速工具。下面是在Windows 10上以Python 3.9为例配置深度学习环境的步骤：

1. 安装Python3.9：在Python官方网站下载Python 3.9并进行安装。

2. 安装Anaconda：在Anaconda官方网站下载并安装最新版本的Anaconda。

3. 创建Python虚拟环境：在Anaconda Prompt中输入以下命令，创建Python虚拟环境。

conda create -n deeplearning python=3.9
activate deeplearning

4. 安装CUDA Toolkit：在NVIDIA官方网站下载并安装CUDA Toolkit。注意需要选择与自己显卡型号和操作系统相对应的版本。
5. 安装cuDNN：在NVIDIA官方网站下载与自己CUDA Toolkit对应版本的cuDNN，并将文件解压到安装目录。

！！！需要注意的事项！！！

如果你想在Python 3.9中使用深度学习框架进行GPU加速，需要安装与之对应的CUDA和cuDNN版本。下面是Python 3.9对应的CUDA和cuDNN版本：
Python 3.9 + CUDA 11.0 + cuDNN 8.0
Python 3.9 + CUDA 10.1 + cuDNN 7.6
Python 3.9 + CUDA 10.0 + cuDNN 7.6

需要注意的是，不同版本的CUDA和cuDNN有不同的要求，需要根据自己的显卡型号和操作系统版本选择和安装相应的版本。同时，深度学习框架的版本也需要与CUDA和cuDNN的版本匹配，否则可能会出现错误。

在安装CUDA和cuDNN之前，你需要检查自己的显卡型号和操作系统版本，以确定需要安装哪个版本的CUDA和cuDNN。你可以在NVIDIA官方网站上查找相应的版本号以及安装说明，然后按照指示进行安装。如果你不确定该如何安装CUDA和cuDNN，可以参考NVIDIA的官方文档和用户手册，或者在相关的社区和论坛上寻求帮助。

6. 安装TensorFlow和PyTorch：在Anaconda Prompt中输入以下命令，安装TensorFlow和PyTorch。

pip install tensorflow-gpu
pip install torch torchvision torchaudio

注意，TensorFlow和PyTorch都是深度学习的环境，并不需要全部安装，目前来说TensorFlow对于简单的学习已经足够用了，但是对于大型开发或者研究生、商业学习，一般用PyTorch，两者语法差别不大，如果是做毕业设计，前者就够，如果是研究生阶段学习，建议后者。

如果你不需要使用GPU加速的TensorFlow和PyTorch版本，可以使用下面的命令进行安装：

pip install tensorflow
pip install torch torchvision torchaudio

7. 测试是否安装成功：在Python环境下输入以下命令，测试是否安装成功。

import tensorflow as tf
import torch

如果没有报错，说明安装成功。

总之，配置深度学习环境需要安装Python、Anaconda、CUDA Toolkit、cuDNN和各种深度学习框架，其中CUDA Toolkit和cuDNN的安装相对比较复杂，需要根据自己的显卡和操作系统选择适合的版本。当然，如果你不想手动安装各种组件，也可以使用一些集成环境，如anaconda、pycharm等，它们都提供了相对方便的环境配置和管理工具。

小编也是小白，如果安装过程中有任何问题，都可以私信我！！！