先说机器配置：

CPU：Intel Xeon E3-1230 v5 skylake平台（此CPU无核显）

主板：ASUS E3 Pro Gaming v5

RAM：8G

GPU：ASUS STRIX-GTX1070 O8GB

存储：1个128G SSD + 1个 1T 机械硬盘都是GPT分区

为什么先说机器配置呢？因为在安装Ubuntu过程中这个相当重要，在网上找到的教程中，大多数是在笔记本电脑或者比较旧的电脑上安装。如果你的机器是这一两年内的新配置（一般都是UEFI+GPT），本教程应该会相对实用。不过，还是要先了解自己的机器是传统的BIOS+MBR还是新的UEFI+GPT，相关内容可以看这里（关键是看看BIOS和UEFI长什么样子）。而自己机器分区表是MBR还是GPT，在Win10下也可通过Win+X进入“磁盘管理”查看。我的机器是UEFI+GPT的，环境搭建也是以此为基础。

1 Ubuntu安装

1.1 Win10下的磁盘分区

考虑到双系统的共存，需要在磁盘中为Ubuntu系统划分空间。Win10下，通过Win+X进入磁盘管理查看分区，由于我的机器的128G SSD作为Win10系统C盘，所以我在仍有较大空间的D盘（机械硬盘）中为Ubuntu系统划分100GB，步骤：在新加卷D:上右键->压缩卷->填写划分的空间->压缩->完成。此时可以看到在D盘下划分了一个未分配的100GB空间：

需要注意的是 ，无需对这100GB未分配空间改动，让它保持 未分配就好。

1.2 Win10下的设置

这里主要是要禁用快速启动，因为快速启动会阻碍Ubuntu系统的挂载。

Win+X进入电源选项->选择电源按钮的功能->更改当前不可用的设置->将“启用快速启动”的选项去掉->保存修改。

1.3 UEFI下的设置

这里首先要重启，华硕主板按Delete或者F2进入UEFI界面。

1.3.1 UEFI禁用Fast Boot

进入UEFI后，按F7进入Advanced Mode，在Boot菜单下，将Fast Boot改为Disable。

1.3.2 UEFI更改CSM（重中之重）

在Fast Boot下面，可以看到CSM（Compatibility Support Module），这是主板可以兼容传统BIOS和新UEFI引导的模块，点入去将Boot Device Control 更改为UEFI only。

这里Legacy OPROM就是传统BIOS引导，有人可能会问，为什么不保留初始的UEFI and Legacy OPROM，就可以兼容两种模式了？经过我的试验，即多次安装Ubuntu过程中，发现使用纯UEFI引导的安装更容易成功，特别在Ubuntu系统内的分区中（后面会提到）会更妥当。

1.3.3 UEFI禁用Secure Boot（自行选择）

CSM下方的Secure Boot，点进去会看到Secure Boot的选项是灰色无法更改的。关于Secure Boot的问题，可以参考这里和这里。

但是当我将各种Key备份好，准备Delete Platform Key (PK)时，我发现这样会导致Win10系统重置，所以我并未执行此步，在后面步骤也正常，读者可自行选择是否执行此步。

1.4 制作Ubuntu的U盘启动盘

网上大多数教程都会采用UltraISO，这里我用的是 Rufus。

从官网下载好ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso后，利用Rufus刻录。注意，一定要在“分区方案和目标系统类型”中选择->“用于UEFI计算机的GPT分区方案”。

1.5 开始安装

重启，华硕主板按Delete或者F2进入UEFI界面，选择带UEFI字样的U盘启动。进入GNU GRUB后，选择Install Ubuntu。

后面的安装有图形界面引导，需要说明的是安装方式及分区。由于要安装双系统，在安装方式里一定要选择“其它选项（Something else）”。

进入分区后，根据刚才在Win10下划分的未分配100GB，可以在当前安装界面中的分区表找到一个107876MB左右的空闲区域，选中，点击左侧“+”进行分区，共分三个区如下：

1. 300MB->逻辑分区->空间起始位置->EFI引导分区（EFI boot partition）；

2. 8192MB->主分区->空间起始位置->交换空间（swap area）；

3. 剩余所有空间->主分区->空间起始位置->Ext4日志文件系统（Ext4 journaling file system）->挂载点为“/”。

分区完成后，下面要选择“安装启动引导器的设备”，这里选择分区表中EFI引导分区（300MB）所在的设备，这个设备是分区表中的第一列，你可以在那里看到刚刚分的各个区所在的“设备”（实际上都在同一个硬盘上，但由于虚拟磁盘管理，不同的分区在不同“设备”上）。我的EFI引导分区在“dev/sdb3”上，那么“安装启动引导器的设备”就相应选择“dev/sdb3”。分区过程图可以看这里。

注意：

1. 交换空间的大小是根据机器本身的内存RAM大小决定的，可以根据实际情况分配。

2. “安装启动引导器的设备”这里的“dev/”后面接的无论是“sda”还是“sdb”，选择EFI引导分区对应的设备即可。顺带解释一下“dev/sda”、“dev/sdb”的问题，这是在有两块不同的物理硬盘才会显示，如果只有一块硬盘的话，当然只能看见“dev/sda”了。

接下来的地区选择、键盘布局、用户名及密码相对常规，可以自行设置。

1.6 安装过程中可能出现的情况

这里可能出现的情况可以看我在这里的描述。最初在UEFI的CSM中一直选择UEFI and Legacy OPROM的兼容模式，经常在分区的安装步骤前后，不是无法扫描分区表（进入分区表时一片空白）导致无法分区，就是分区完成后安装程序突然崩溃。最后选择UEFI only后，安装才正常进行。

回顾一下。

这里有个印象十分深刻，就是当时也尝试过Legacy OPROM only的模式进行安装，在分区选项中是没有EFI引导分区这一选项的，只有“保留的 BIOS 启动区域”选项（在UEFI only的模式下EFI引导分区和保留的 BIOS 启动区域都有），分区完成后也正常，但在最后安装复制文件时报错，原因应该BIOS安装往磁盘写文件时默认磁盘分区表是MBR，而我的磁盘分区表是GPT，会导致读写出现问题。

另外，在UEFI and Legacy OPROM的兼容模式下安装，假如分区步骤未给“保留的 BIOS 启动区域”分配空间，安装程序提醒你要给“保留的 BIOS 启动区域”分配至少1MB，实际上这是不需要的，采用UEFI引导的安装，给EFI引导分区分配空间就足够了。

所以，再次要提醒，在UEFI的CSM中一定要选择UEFI only，避免兼容问题。

One more thing. 有时安装在分区完成后，安装程序也可能崩溃，这时你先重启退出安装回到Win10下的磁盘管理，可以看到分区的确是完成了，你可以选择将这些分区右键->删除卷，使其变回未分配状态。但是，EFI系统分区是无法以此方式删除的，可以选择DiskGenius进行。然后尝试安装Ubuntu。

2 显卡驱动安装

可以先去这里确定显卡驱动的版本，我的是GTX1070。

安装完成后，重启进入Ubuntu系统，Ctrl+Alt+T打开终端。执行顺序如下：

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
sudo reboot

显卡驱动安装完成重启进入Ubuntu系统，屏幕分辨率应该显示正常。

3 CUDA&cuDNN安装

3.1 CUDA

先到官网下载Cuda8.0。

下载完成后，打开终端，先进入CUDA安装程序所在的目录（cd命令可以跳转目录），然后执行：

sudo sh cuda_8.0.44_linux.run

首先会出现安装协议，按Space向下翻，输入accpet接受协议，需要注意的是：

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.**?(y)es/(n)o/(q)uit: n

这里一定要选择no，否则会导致之前的显卡驱动被覆盖。

安装完成后注意看提示，有问题可以参考这里。（我没遇到）

在终端配置环境变量：

nano ~/.bashrc

在最后增加以下两行：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

Ctrl+X 保存并离开，回到终端，让环境变量马上生效：

source ~/.bashrc

3.2 cuDNN

先到官网下载cuDNN v5.1，需要先注册并做问卷调查，下载中选择cuDNN v5.1 Library for Linux。

下载完成后，打开终端，先进入cuDNN文件所在的目录（cd命令可以跳转目录），然后执行：

tar xvf  cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.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*

终端回到根目录，输入命令检查显卡配置是否正常：

nvidia-smi

4 Tensorflow源码安装

4.1 Bazel安装配置

由于Tensorflow采取源码安装的方式，所以需要Bazel进行编译，官方教程可以看这里。执行顺序如下：

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update
sudo apt-get install oracle-java8-installer

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl https://bazel.io/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

在“curl https://bazel.io/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -”步骤中，可能会由于网络原因下载较慢，可以直接用浏览器打开“https://bazel.io/bazel-release.pub.gpg”进行下载，随后进入该文件目录执行“sudo apt-key add bazel-release.pub.gpg”。

4.2 Tensorflow源码配置及编译

在python2.7下，先要安装环境依赖包：

sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel python-pip git

从github上克隆Tensorflow源码到本地：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

切换到最新的r0.11版本（需要先进入保存Tensorflow源码的目录）：

git checkout r0.11

开始配置（同样需要先进入保存Tensorflow源码的目录）：

./configure
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]:
Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [y/N] N
No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlow
Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [y/N] N
No Hadoop File System support will be enabled for TensorFlow
Found possible Python library paths:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/usr/lib/python2.7/dist-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [/usr/local/lib/python2.7/dist-packages]/usr/local/lib/python2.7/dist-packages
Do you wish to build TensorFlow with GPU support? [y/N] y
GPU support will be enabled for TensorFlow
Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]:
Please specify the Cuda SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to use system default]: 8.0
Please specify the location where CUDA 8.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]:
Please specify the Cudnn version you want to use. [Leave empty to use system default]: 5
Please specify the location where cuDNN 5 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]:
Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with.
You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus.
Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size.
[Default is: "3.5,5.2"]: 6.1

注意：最后的“6.1”计算能力是根据自身显卡决定的，可以到这里查看。

开始配置后，首先会自动下载一些环境依赖的包，然后开始配置。

另外，在配置这个步骤，很多教程都说“一定要显示成功，不能出现error”。我的机器在Tensorflow配置时一些环境依赖的包无法下载，导致后面Bazel编译出现问题，所以我决定使用别人编译好的whl安装Tensorflow。这里有人可能会有疑惑，解释一下这个Bazel编译Tensorflow源码的意义，编译源码成功后，是会生成一个“tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl”的文件，然后通过“sudo pip install tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl”安装才算完成。

这里有人可能又会问，为什么要这么麻烦编译源码生成一个whl去安装呢？的确，在Tensorflow官方安装教程里的Pip Installation方式，下载支持GPU的whl然后通过pip安装就行了，步骤如下：

# Ubuntu/Linux 64-bit
sudo apt-get install python-pip python-dev

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# <strong>Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.</strong>
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Python 2
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

可以看到，官方解释说，这个whl支持的CUDA是7.5版本，而当前CUDA最新版本是8.0才支持10系GPU（也有说法CUDA 7.5也可以支持10系GPU不过需要调整，这个大家自行搜索），因此，通过Bazel编译Tensorflow源码生成的whl才可以在安装后支持10系GPU。

那么回过头来，别人编译好的whl安装Tensorflow，在哪里可以找到呢？可以看这里。在这里要感谢这位博主的分享！

如果你配置成功选择自行编译并安装，可以接下去看4.3；如果想选择利用别人编译好的whl安装Tensorflow，可以跳过4.3从4.4开始。

4.3 编译Tensorflow源码并安装

Tensorflow配置完成后，开始编译源码并安装（注意文件的保存目录）：

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl

至此，整个Tensorflow环境搭建就已经完成，可以跑一下Tensorflow官方的测试代码。

4.4 使用编译好的whl安装Tensorflow

下载whl好后，因为该whl的编译是在Ubuntu16.04下进行，所以先要将Ubuntu系统升级，这里升级是必须的，如果直接安装该whl，会报关于“GLib”的错误，这是由于编译环境造成的。Ubuntu14.04系统升级至Ubuntu16.04命令如下：

sudo update-manager -d

一般来说，该命令需要执行两次，因为第一次执行，系统会更新当前14.04版本内的软件，然后重启后仍然是14.04版本，这时再次执行该命令，就会进行Ubuntu16.04升级。

系统升级完成后，终端执行安装（先进入该whl的保存目录）：

sudo pip install tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl

至此，整个Tensorflow环境搭建就已经完成，可以跑一下Tensorflow官方的测试代码。

4.5 在Pycharm中使用Tensorflow

由于个人习惯在Pycharm中写Python代码，下面说说Tensorflow在Pycharm的配置，终端执行：

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcufft.so.8.0 /usr/local/lib/libcufft.so.8.0 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.5 /usr/local/lib/libcudnn.so.5 && sudo ldconfig

然后以运行/tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py为例，显示下图说明Tensorflow以GPU的方式运行代码：

参考教程：

http://jingyan.baidu.com/article/e3c78d6460e6893c4c85f5b1.html

http://www.tensordata.cn/t/ubuntu16-0-4-tensorflow0-11/63

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