博主详细记录了在Win10 64位系统下，配备GTX1060显卡配置TensorFlow-GPU环境的过程。遇到的挑战包括Python版本选择、CUDA和cuDNN的安装问题，以及DirectX SDK和Visual Studio的适配。最终，博主成功实现了GPU加速，使得CNN_MNIST模型的训练速度大幅提升。
这是一篇血泪史，博主花了一天的时间，终于配置好了tensorflow GPU加速环境。成功的那一刻，心想着必须留下一篇博客。
博主在参考下面两篇博客
http://blog.youkuaiyun.com/sb19931201/article/details/53648615
http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0
以及无数百度和自己的努力下完成了配置。
首先强调版本问题，就是因为版本问题博主浪费了大量时间，博主有一定程度的强迫症，总想着安装最新的东西，万一就可以用呢，好吧，实践告诉我只有GG。最终还是老老实实按照别人的成功案例走。
python
博主原来是3.6.x版本，但是实在是被整怕了，卸载了重新安装了3.5.x，3.6应该问题应该不大（没有尝试），但用起来感觉3.5.x版本更加舒畅很多包都可以直接通过pip install安装完成，相对比较友好。很多人喜欢用Anaconda进行python安装，这个没问题便于版本管理，但是博主觉得安装Anaconda太麻烦，就直接上官网下了python 3.5.2进行安装。
https://www.python.org/downloads/windows/
由于要使用GPU加速，所以需要pip install tensorflow-gpu（tensorflow是CPU版本）
tensorflow-gpu
博主是直接pip下载的，这里也提供一下版本，版本是tensorflow 1.3.0
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