打开电脑控制面板，找到NVIDIA控制面板，找到驱动程序版本号（图中红框）。
匹配地址：Release Notes :: CUDA Toolkit DocumentationThe Release Notes for the CUDA Toolkit.
通过匹配，小编符合条件的CUDA版本应该为8.0。
然后再去这个页面下载。
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA DeveloperPrevious releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production drivers appropriate for your hardware configuration.https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
来到这个页面选择与CUDA版本匹配的cuDNN进行下载，下载前需要注册并一些信息。
cuDNN Archive | NVIDIA DeveloperExplore and download past releases from cuDNN GPU-accelerated primitive library for deep neural networks.https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive小编要选择的是：
其实还有一些其它选择，但因为第四步，将其它的都舍弃了。
来到这个页面选择对应的tensorflow版本号。
在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlowhttps://tensorflow.google.cn/install/source_windows
GPU
这里选择了tensorflow_gpu-1.4.0。
小编这里直接使用的pip install，然后出现了以下情况：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu==1.4.0 (from versions: 1.13.1, 1.13.2, 1.14.0, 1.15.0, 1.15.2, 1.15.3, 1.15.4, 1.15.5, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3, 2.1.4, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3, 2.3.0, 2.3.1, 2.3.2, 2.3.3, 2.3.4, 2.4.0, 2.4.1, 2.4.2, 2.4.3, 2.4.4, 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.5.3, 2.6.0, 2.6.1, 2.6.2, 2.6.3, 2.6.4, 2.6.5, 2.7.0rc0, 2.7.0rc1, 2.7.0, 2.7.1, 2.7.2, 2.7.3, 2.7.4, 2.8.0rc0, 2.8.0rc1, 2.8.0, 2.8.1, 2.8.2, 2.8.3, 2.9.0rc0, 2.9.0rc1, 2.9.0rc2, 2.9.0, 2.9.1, 2.9.2, 2.10.0rc0, 2.10.0rc1, 2.10.0rc2, 2.10.0rc3)
什么意思呢？就是说找不到这个版本了，从报错上来看，现在可供选择的版本最低都是1.13.1了。
到这里，小编没有放弃，下载了2.0.0版本的。然后编译文件，提示“ Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll’; dlerror: cudart64_100.dll not found”。
小编来到这个页面，下载了缺失的dll文件。
cudart64_100.dll 免费下载 | DLL‑files.com
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found.
看来版本不匹配不行了。接着又去做了最后一次尝试，看看能不能更新GPU驱动，结果搜索发现有惊喜：
上述网址为官方驱动 | NVIDIA下载适用于 GeForce、TITAN、NVIDIA RTX、数据中心、GRID 等 NVIDIA 产品的新驱动。
更新完显卡的驱动，又测试了一下，显示GPU已经可以调用。
大家其实可以看出来，现在我的显卡驱动版本跟其它东西的版本已经不匹配了，但仍然可以运行，小编就没有管它了~~~猜测可能是高版本向下兼容。
至此结束。
后续在跑模型的时候遇到了许多问题，最后还是决定更新版本。
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