一、安裝環境說明

二、安轉過程快速瀏覽

1.安裝前準備

1.1 Verify You Have a CUDA-Capable GPU(確認你有一個可用CUDA的GPU)

$ lspci | grep -i nvidia

可以看到，我有三塊可用的GeForce GTX 1080,你可以在這裡檢視你的GPU是否是CUDA-caplable。

1.2 Verify You Have a Supported Version of Linux(確認你的Linux版本支援CUDA)

CUDA開發工具只支援幾個特定的Linux發行版本

#檢視你的系統資訊
$ uname -m && cat /etc/*release

1.3 Verify the System Has gcc Installed(查證你是否安裝了gcc)

$ gcc --version

1.4 Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed(驗證kernel headers和development packages)

# 檢視核
$ uname -r
# 為當前核安裝kernel headers和development packages
 

$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

2. 選擇一種安裝方式（runfile installation）

使用cuda_8.0.61_375.26_linux.run安裝

2.1 確認之前的準備工作已經完成

2.2 Disable the Nouveau drivers(禁用nouveau,這一步至關重要！！！)

2.2.1使用以下命令檢視Noueau驅動是否被載入了

$ lsmod | grep nouveau
# 如果打印出一些資訊，說明Noueau被載入了，正常情況下會打印出一些關於nouveau的資訊

2.2.2 Create a file at /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf with the following contents:
建立/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，寫入：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

2.2.3 Regenerate the kernel initramfs:

$ sudo update-initramfs -u

3.Reboot into text mode (runlevel 3)(重啟，進入文字模式)

重啟後按: Ctrl+Alt+F1 進入文字模式

3.1 確認你的Nouveau沒有被載入

Verify that the Nouveau drivers are not loaded. If the Nouveau drivers are still loaded, consult your distribution’s documentation to see if further steps are needed to disable Nouveau.
如何確認，請看 2.2.1
停止X服務

$ sudo /etc/init.d/lightdm stop

3.2 執行可執行檔案

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

簡單一點，除了Install the CUDA 8.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit選擇n外，其他資訊都是預設和y.按n鍵不選擇安裝CUDA samples,我們只通過TensorFlow呼叫CUDA,不直接寫CUDA程式碼，如果需要請選擇’y’自行開啟。
最後等待安裝程式完畢。

3.3 安裝完成後

check device nodes (檢查裝置節點): Check if /dev/nvidia* files exist。如果沒有的話$ sudo modprobe nvidia

重啟桌面服務

$ sudo service lightdm start

此時能夠登入，沒有login-loop問題。

4. 在系統環境裡設定CUDA的路徑

$ vim ~/.bashrc # 編輯

~/.bashrc 的最後中新增如下程式碼

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

$source ~/.bashrc #配置立即生效

5. 安裝cuDNN

cd到cuda的安裝目錄執行解壓命令：

$ cd /usr/local
$ sudo tar -xzvf ~/downloads/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

這樣就完成了cuDNN的安裝。

6. 驗證驅動版本和CUDA版本：

$ cat /proc/driver/nvidia/version 
$ nvcc -V

三、安裝tensorflow

安裝TensorFlow並測試，成功！！！

四、在jupyter notebook中新增tensorflow kernel

# python3 -m venv .env
# source .env/bin/activate
(.env)# python -m pip install ipykernel
(.env)# python -m ipykernel install --user --name my_project --display-name "My Project"

啟動jupyter notebook


建立一個tensorflow kernel的test_tf.ipynb

如果實在遠端主機上安裝的，想要通過ip地址在本地訪問jupyter notebook,請參考這篇部落格

以上就是所有的安裝過程，接下來就是要學習怎麼使用TensorFlow了，加油！！！