构建tensorflow 2的GPU源码时出现异常：pyconfig.h文件或目录不存在。

出现异常“pyconfig.h文件或目录不存在”通常是由于未正确安装或配置Python的开发环境所导致的。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保已正确安装Python的开发工具包。在Linux上，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install python-dev

在Windows上，可以从Python官方网站下载并安装“Windows x86-64 executable installer”。 在安装时确保勾选“Add Python to PATH”选项，并选择“Customize installation”选项，然后勾选“Install for all users”和“Add Python to environment variables”。

2. 确保已正确安装了NumPy和其他所需的Python库。可以使用以下命令安装：

pip install numpy

3. 确保已正确安装了CUDA和cuDNN，并确保它们的路径被正确配置。可以参考NVIDIA官方文档以获取安装和配置指南。

4. 如果使用Virtualenv或Conda环境，请确保在正确的环境中进行操作。可以通过激活相应的环境来验证。

5. 确保已正确安装了TensorFlow和TensorFlow GPU版本。可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow-gpu==2.0

6. 如果仍然出现问题，可以尝试重新编译TensorFlow源代码。首先，从GitHub上克隆TensorFlow的源代码库：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

然后，进入源代码目录并执行以下命令：

./configure
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

最后，使用以下命令构建并安装TensorFlow：

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl

这些步骤应该能够解决“pyconfig.h文件或目录不存在”的异常。如果问题仍然存在，请查看错误消息以获取更多详细信息，并尝试在TensorFlow的GitHub问题跟踪器中查找相关的解决方案。