由於自己攢了個主機，第一次安裝GPU版本的tensorflow，mark一下。

說一下環境的版本：

系統：Ubuntu 16.04.3

顯示卡：gtx 1080（索泰 至尊Plus OC）

CUDA 9.0

cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0

tensorflow 1.6.0 for python 3.5.4

步驟如下：

1.安裝顯示卡驅動

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
 

    重啟一下，使驅動生效，並使用以下命令測試驅動是否安裝成功。

nvidia-smi

2.安裝CUDA

    官網連結，在這裡下載好CUDA後，使用以下命令安裝。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-rc_9.0.103-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local-rc/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
 

    這時，顯示卡驅動可能會被覆蓋，重啟一下萬無一失。

3.安裝cuDNN

    官網連結，在這裡下載好cuDNN，使用以下命令安裝。

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.安裝tensorflow

    先啟用gymlab

source activate gymlab

    安裝python3-pip和python3-dev

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.6.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

    報錯了，404 not found，說明沒有這個源，所以我又使用了以下命令進行安裝。

pip3 install tensorflow-gpu