然後就先把cuda9.0解除安裝了，
sudo apt-get --purge remove cuda
準備重灌，後來覺得實在麻煩，不如直接重灌系統，再來一次。。。

裝NVIDIA驅動384.69

裝cuda8.0

在cuda_8.0.44_linux檔案的資料夾下直接執行，嫌
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run，不需要裝NVIDIA驅動，其他我都選的yes，安裝好並沒有太大問題。官網慢的可以在這下連結: https://pan.baidu.com/s/1eSKTL9w 密碼: 6a3r

裝cudnn v7.0.2

一開始在官網下的是cudnn v7,不過到後面tensorflow裝好後import tensorflow

報錯：
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
才發現下的cudnn v7難道也不能和cuda8.0和諧工作？就又下了個cudnn v6,按官網guide一步一步來,另外注意到官方說了

v7可以和v6共存，我就沒管連結間的替換了，直接解壓拷貝：

tar -xzvf cudnn-8.0-osx-x64-v7.tgz 
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local
 
/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

還有最重要的一點，加入 LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
cudnn就算裝好了

裝tensorflow

按官網指導，一步一步來，這裡注意到www.tensorflow.org和tensorflow中文社群的教程是有一點出入的，我主要是按www.tensorflow.org來的，中文的有點落後了，大家自己小心。
很重要的一點是參考這個

深度學習伺服器環境配置: Ubuntu17.04+Nvidia GTX 1080+CUDA 9.0+cuDNN 7.0+TensorFlow 1.3裡的換了清華的映象，在執行pip install --upgrade tensorflow-gpu時真的會快很多，不然真的超級慢超級慢，還動不動就停住重來，真是心酸的經歷啊。。。

哎，最後總算是裝好了，跑個hello world吧，

總結

實際過程中完全不像上面寫的這樣流暢，每一步幾乎都反覆了三四次，順序也是亂來了好幾次，折騰了好久以後，直到最後一次重灌系統時才意識到整個的正確安裝流程什麼樣，這裡記下，防止下次裝時再忘了吧。