原本已经有了CPU版的TensorFlow，现在需升级为GPU版的（幸好我的NVIDIA显卡还不错）。
原来的配置：Windows 8 + Anaconda 3 + CPU版TensorFlow + python 3.5
更新后的配置：Windows 10 + Anaconda 3 + GPU版TensorFlow 1.5 + python 3.5 + CUDA 9.0 + Cudnn 7.1.4
一开始在Windows 8上配置CUDA + cudnn，但发现cudnn没有对应的Windows 8版本，只有win 7和win 10版的，所以只好将系统升级为win 10。
接下来按照这一篇博客进行配置
在配置CUDA 9.0时卡了很久，主要是需要FQ下载，但由于当时恰好不方便FQ，直接下载时会出现各种错误，常常下载了很久最后却显示下载失败，最后没办法只好放弃从官网下载，转而从百度云寻找资源。
中间装CUDA时也卡了一下，后来发现是安装过程中黑屏然后强行重启了，所以只安装了一半，但我以为安装完了。后来经过和网上的比较发现很有可能是安装出错，所以重新安装了一遍就又好了。
此外，在配置CUDA时需注意：
1. 下载离线版，在线安装版很慢
2. 需要安装vs，但我之前有了，就不用再装了
Cudnn下载安装都比较方便，只要将文件拷贝一下就好。
最后装GPU版TensorFlow，我新建了一个GPU版的环境，和CPU版的区别开。
在装tensorflow-gpu时遇到了一些问题：装好后import tensorflow出错。在网上查了很久，也尝试了各种方法，但都没有发现和我一样的问题。最后想了一下，可能是tensorflow-gpu的版本太低，而我的CUDA和Cudnn的版本太高的原因。因为我在安装tensorflow-gpu时没有用1.5及以上版本，而是用了1.1版本，因为用原来的源速度很慢，但清华的源只有1.1到1.3版的Windows下的tensorflow-gpu，所以只好用1.1版本的。之后我用卸载掉1.1版的，用原来的源安装了1.5版的（虽然很慢但也只好耐心等等了），最后终于成功了。
安装特定源的命令：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
原文：https://www.cnblogs.com/sbj123456789/p/9219631.html