首先安利一個ubuntu 16.04來截圖的快捷方式：

進入keyboard，之後點選Custom Shortcuts。點選‘＋’號，在跳出的視窗中，依次輸入“截圖”和“ gnome-screenshot -a ”,效果圖如下：

之後就可以按快捷鍵去截圖了。

進入正題：

在安裝好cuda 8.0 以後，接下來博主我就開始安裝cudnn 5.1了，首先我們去官網下載cudnn 5.１的壓縮包

下載完成後，我們就可以開始：

首先進入到我們下載那個檔案的地址：這裡是：Ｄownloads

檢視cudnn 5.1版本：

為了檢查cudnn５.1有沒有安裝好,輸入 :cat /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如下：

至此，我們的ubuntu 16.04 的顯示卡驅動、cuda 8.0 、cudnn 5.1上面的內容已經配置好了。這裡我們開始去安裝tensorflow。

步驟：

１、首先我們先檢查我們的顯示卡驅動、cuda8.0、cudnn 5.1是否安裝好了，在前面的blog中我們可以瞭解，這裡我再次寫出來：

　　　方法（１）nvidia-settings，效果圖如下：

　　　方法(２)　lspci | grep -i nvidia，效果如下：

　　　方法（３）nvidia-smi,效果如下：

上面的任何一種就行了，如果和博主一樣，那麼你的顯示卡驅動裝好了。

２、cuda8.0 的安裝是否完成，參考博主的上篇blog，有具體的步驟：

３、檢查我們的cudnn 5.1有沒有安裝好：見該篇blog前面部分，有詳細的解析。

上面的步驟1,2,3完成後,我們可以開始安裝tensorflow（GPU版本）了。

首先：

sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install tensorflow-gpu

我們會發現會報錯，原因是安裝的tensorflow 1.3.0版本與cuda8.0 + cudnn5.1環境不相容，在python中import後會出現各種錯誤。

解決方案一：要安裝1.2.0或1.2.1版本：

sudo pip3 install -i https://pypi.tuna
 
.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

這裡使用的tsinghua的映象，效果如下：

現在測試是否能用：

python3
> import tensorflow
>

解決方案２：你就需要使用cuda 9.0以上，才能使用這個版本的tensorflow