雖然網上已經有很多關於安裝tensorflow的教程了，不過因我自己有一套固定安裝流程，這裡也分享下。並且所有檔案我都提供了百度盤的下載。因為cuda，nvidia驅動，以及cudnn的版本有一定的相容性。使用作者提供的檔案安裝，保證了相容。

注意請理解下面每行程式碼的意義後，更具實際情況驚醒操作。機械的執行程式碼，不保證能成功。

安裝環境：ubnutu16，最好是新裝的系統。

安裝在pyenv中，可以使用pyenv的命令在安裝有tensorflow的python和系統python之間切換。

Nvidia driver (1080TI)

1. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
2. sudo apt-get update
3. sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings nvidia-prime
4. sudo apt-get remove --purge xserver-xorg-video-nouveau
5. sudo reboot
6. 很多教程說需要關閉ui介面，還需要reboot。不過本人每次都沒有這麼做，都能成功安裝。

Cuda

1. download and unzip
   1. 連結: https://pan.baidu.com/s/15qs4RurLuAX9CPaHa5X3qw 提取碼: gzit ​​​​
2. cd tf_driver/gpu_driver
3. dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb (there are errors throw out, just ignore it)
4. sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
5. sudo apt-get update
6. sudo apt-get install cuda
7. sudo gedit ~/.bashrc
8. add following lines in the bashrc
9. export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
10. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
11. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
12. dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update_1.0-1_amd64.deb
13. dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update-2_1.0-1_amd64.deb
14. dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
15. dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb

Install anaconda in pyenv

1. git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
2. echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
3. echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
4. echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
5. source ~/.bashrc
6. use pyenv --help to test if install succussful
7. pyenv install --list
8. pyenv install -v 3.6.0
9. pyenv versions
10. pyenv global 3.6.0
11. mkdir ~/.pyenv/cache
12. cd tf_driver/pyenv
13. cp Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh ~/.pyenv/cache
14. pyenv install anaconda3-5.1.0
15. pyenv rehash
16. pyenv global anaconda3-5.1.0

Tensorflow

1. cd tf_driver/pyenv
2. pip install tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl