Ubuntu16.04+CUDA9.0+CUDNN7.1+Tensorflow-gpu-1.11.0详细安装教程
本文主要介绍在ubuntu16.04系统环境下进行Tensorflow-gpu的安装，本文的安装方式是通过pip 工具进行安装，因此在安装TF前要保证系统有pip工具，假如没有按照如下指令安装：
# 1. 更新系统包
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# 2. 安装Pip
sudo apt-get install python-pip #若python为3.x，指令为 sudo apt-get install python3-pip
# 3. 检查 pip 是否安装成功
pip -V
安装完成后，这时候需要确定自己安装的Tensorflow-gpu版本， 不同的版本对应的cuda以及cudnn也不同，当然tensorflow的CPU版本并不要求cuda.
版本依赖cuda及cudnn具体对照表如下：
注意，例如本次教程选择tensorflow_gpu-1.11.0的版本，python版本为2.7或3.3-3.6，要求的cuDNN为7，CUDA为9，那么在安装的时候注意自己的版本一定要对应，例如要求CUDA为9，那么安装CUDA10并不能运行的。一定要对应好版本。
安装CUDA的链接 cuda9.0安装链接，一定注意选择合适的版本，本人下载的是对应cuda的run file，
下载完后运行如下指令：
sudo sh cuda_9.0.xx_linux.run运行后，会在终端中出现一系列条例吧啦吧啦的，一直按着回车，直到出现Do you accept xxx 时，输入accept.，随后在会提示让你安装许多东西，让你输入yes/no，记住 不需要安装nvidia driver（前提是我们电脑里已经有nvidia驱动了，能不删东西尽量不要删，尤其是有些博客让删除原nvidia驱动，很容易让ubuntu系统崩的，另外个人不推荐别的教程中的退出图形化界面来安装cuda，所以建议用本文的安装方法）. 另外一些default的路径之类的选择默认就好。
安装之后，就需要去配置环境变量，指令见下：
cd
sudo gedit ~/.bashrc
#将以下指令写到bashrc文件内
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
这时候需要安装cudnn，这个选择7.3版本的，一定要选择 for cuda9.0 的（之前我安装7.1的时候在运行tf的程序出现了warning，要求我升级到7.3，安装7.3后warning消失）.Cudnn安装地址：cudnn下载链接，需要注册nvidia账号
安装完后，将cudnn tar文件解压到任何想安装的路径，随后进入该文件夹。
输入指令配置环境：
cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include
#随后切换到lib64文件夹下
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd #回到主目录下
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有的链接，不一定是so.7，取决于你之前安装的版本
sudo ln -s libcudnn.so.7.3.10 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
经过如上过程就安装好了cuda+cudnn，输入nvcc -V，可以显示你的cuda版本。接下来我们该安装tensorflow,前期都是准备工作。
安装tf前看一下自己的python版本，我推荐用pip 来安装tensorflow，这样比较方便。假如直接使用pip 安装tensorflow可能会特别版，或者你能搭梯子的话，就可以跳过下面的步骤。本文推荐使用清华的源来进行安装，速度很快。
sudo -H pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.11.0
#若python为3.x的使用
sudo -H pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.11.0
#上述安装的tensorflow也可以换成其他的包，比如pandas、numpy等等，速度很快。
安装完后，打开终端，进入python，输入import tensorflow as tf，看看会不会报错，假如没有报错，那么恭喜你已经成功安装了。若出现 libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory,要么是Cuda和cudnn安装版本与tensorflow不对应，参考前文的对照表重新安装。若上述都没有任何问题，那么此时你需要做如下工作：
进入/usr/local/cuda-9.0/lib64内，查看是否有libcublas.so.9.0，若存在，那么在终端中输入
sudo ldconfig /usr/local/cuda-9.0/lib64这个时候再进入python内，应该可以实现tensorflow的导入，导入后，可以输入一些创建.py文件（例如手写数字识别）进行实际测试。
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