ubuntu14.04_cuda8.0_cuDnn5.0_python3.4_gtx750ti_tensorflow
需要文件库cuda,cudnn,bazel,tensorflow
在此处不论你是采用python2,python3都是可以的，在编译配置阶段会让你选择的
1.1也可以参考极客网进行安装http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html
1.2下面将以源代码的方式（自己编译原代码，其实也不难）安装tensorflow
1.3安装的环境：2G内存；CPU：intel Q8300;显卡gtx750ti;系统：ubuntu14.04；python3.4
安装cuda_8.0.44_linux.run
2.1下载cuda_8.0.44_linux.run地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
sudo service lightdm stop
该命令会关闭lightdm,如果使用gdm或者其他的desktop manager,请在安装nvidia驱动前关闭它
在tty(ctrl+alt+F1)状态下，通过下列命令一步一步安装至完成：sudo ./cuda_8.0.44_linux.run
注意：当你按下ctrl+alt+F1时有可能出现黑屏，此时你可以参考：
1).重启电脑
2).在命令行输入vim /etc/default/grub
3).在打开的文件中修改GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT值为nomodeset
4）在命令行中输入：sudo update-grub
5).再次重启电脑
你也可以参考：http://blog.csdn.net/dearleaflet/article/details/51733388解决上面问题
安装cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.solitairetheme8.gz
下载深度神经网络学习库cudnn: https://developer.nvidia.com/cudnn
我下载下来的cuDnn V5.0版本，名字是cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.solitairetheme8
3.2安装
在命令行中输入：
1). tar -xvzf c cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.solitairetheme8
2). sudo cp cudnn/cudnn.h /usr/local/cuda/include（cudnn是第一步解压出来的文件夹名字）
3. sudo cp cudnn /libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
如果已经编译好文件，则直接sudo pip install tensorflow-0.11.0rc0-py3-none-any
（ubuntu14.04_cuda8.0_cuDnn5.0_python3.4_gtx750ti_tensorflow最新的源代码；
基于上面的平台编译的文件，如果你需要你可以下载:
1.百度网盘；）
最后使用pip直接安装
下面的说明都不用看
安装tensorflow
4.1安装Bazel(必须安装)
在命令行中输入：
1).安装依懒库
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer
$ sudo apt-get install openjdk-8-jdk
2).下载bazel
$ chmod +x bazel-0.3.2-installer-darwin-x86_64.sh (bazel-0.3.2-installer-darwin-x86_64.sh是您刚下载的文件)
$ ./ bazel-0.3.2-installer-darwin-x86_64.sh –user
3).设置环境：$ export PATH="$PATH:$HOME/bin"
4).安装依懒库
$ sudo apt-get install python3-numpy swig python3-dev python3-wheel
4)如果你在安装过程中遇到错误提示，请您参考此处
4.2下载tensorflow的源代码：
1）.在命令行中输入：
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
- -recurse-submodules 参数是不要少了,它是为了获取TesorFlow依赖的protobuf库.
2).下载完成后，进入tensorflow根目录可以看到configure文件
配置cuda选项：
在命令行中输入：./ configure会出现配置选项，如果想了解详细选项请参考原始安装说明
3).创建pip安装包并安装
在命令行中输入：
3).1编择只安装CPU版本
$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
3）.1编择只安装GPU版本(--config_resources 2048,.5,1.0使用此标志对使用的内存限制，否则有可能出现编译死机的问题)
$bazelbuild –c opt --config=cuda --config_resources 2048,.5,1.0 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
$bazelbin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package/tmp/tensorflow_pkg
# The name of the .whl file will depend on your platform.
$ sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl
在此大功告成
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