先安裝好anaconda：
在清華映象下載想要的版本的安裝包
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
解壓後執行安裝:
bash Anaconda2-xxx-Linux-x86_64.sh
yes
source ~/.bashrc

版本對應：
CUDA — cuDNN ---- — tf版本
8.0 ------- V6.0/V6.1 ------ --1.4 -->這個版本首選
9.0 ----- V7.1 --------------- 1.6/1.5

安裝nvidia driver:

ubuntu-drivers devices #檢視可以實用的驅動

sudo apt-get install nvidia-XXX
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

然後重啟電腦檢視顯示卡驅動是否安裝好

sudo sh cuda_XXX_linux.run --override   # ctrl+c accept no yes...

配置CUDA環境變數：
sudo gedit ~/.bashrc
#在bashrc的最後新增下面兩行，新增完退出儲存
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

將環境生效:

source ~/.bashrc
nvidia-smi #檢視顯示卡內容

安裝CUDNN：
https://developer.nvidia.com/cudnn #帳號密碼：[email protected] Wu483256
tar xvzf cudnn-xxx_.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

pip install tensorflow-gpu==1.4(版本號)

測試tensorflow:
$python

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

pip升級失敗以及anaconda的pip/conda安裝提示許可權不夠的錯誤的解決方案 :

是因為anaconda的安裝目錄的擁有者和使用者組都是root，本地使用者許可權不夠，只需讓自己擁有相應的許可權就好了

【解決方案】

輸入一下命令，進入到anaconda安裝目錄的父目錄

[html] view plain copy

sudo chmod 777 -R anaconda2