本教程簡單粗暴，後期詳細更新….------------------------------------------------------by 麒麟御史

軟體準備：

第一步：安裝ubuntu系統

• 軟碟通製作U盤安裝Ubuntu

1. 製作U盤安裝

2. 安裝Ubuntu

第二步：安裝cuda_8.0和cuDNN6.0

安裝CUDA8.0

首先點選這裡，選擇Linux-x86_64-Ubuntu-16.04-runfile(local)進行下載。 然後cd進cuda的下載的目錄下。 輸入：sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run進行CUDA安裝。 安裝過程中會提示你進行一些確認操作，首先是接受服務條款，輸入accept確認，然請注意，當詢問是否安裝附帶的驅動時，一定要選N！我們在第一部分已經安裝好最新的驅動，附帶的驅動是舊版本的而且會有問題，所以不要選擇安裝驅動。然後會提示是否安裝cuda tookit、cuda-example等，均輸入Y進行確定。 然後利用CUDA-samples進行測試。

最後是配置環境變數，此步很重要，不配置環境變數系統將無法知道CUDA是否被安裝： 先輸入：cd ~ 然後輸入：sudo gedit /etc/profile，在底部插入以下兩句話：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

儲存退出，最後輸入：source /etc/profile，使設定生效。

安裝cudnn6.0

CUDNN是NVIDIA用於加速深度學習的模組，裝完CUDA之後就要裝這個，首先點選這裡，然後註冊，登陸，填寫調查問卷，然後選擇Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0-cuDNN v6.0 Library for Linux進行下載。 然後cd進cudnn的下載的目錄下，輸入：

tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

cd cuda

sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/

第三步：安裝Anaconda3-5.0.1

安裝anaconda3.6

首先點選這裡，選擇Python3.6-64-Bit (x86) Installer (551 MB) 。 然後cd進Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh的下載的目錄下。

chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

然後一路yes到底，確認操作即可。 然後配置環境變數，命令列輸入sudo vi ~/.bashrc 在底部插入以下這一句：export PATH=/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH 然後按ESC，shift+zz/ZZ退出vim 然後輸入：source ~/.bashrc，使其生效 然後可以輸入：conda list python檢視python版本

annaconda安裝（python3.6）都是終端命令

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

提示加入環境變數 輸入 yes回車

source ~/.bashrc

第四步：安裝tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu=1.4.0

也可參考清華映象

第五步：安裝Pycharm編譯器

配置pycharm

首先點選這裡，選擇coummunity社群免費版本，下載。 然後cd進pycharm的下載目錄下，輸入：

tar -xzf pycharm-community-2018.1.1.tar.gz

cd pycharm-community-2018.1.1/bin

sh ./pycharm.sh

第六步：編譯器Pycharm配置載入Python.exe

第七步：編譯器測試tensorflow-gpu

參考：