CUDA+CUDNN准备：
1.安装NVIDIA驱动
（1）查询NVIDIA驱动
首先去官网(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)查看适合自己显卡的驱动（下载runfile文件）：
2）安装驱动
先按Ctrl + Alt + F1到控制台，关闭当前图形环境
$sudo service lightdm stop
卸载可能存在的旧版本 nvidia 驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
安装驱动可能需要的依赖 $sudo apt-get update $sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 在文件 blacklist-nouveau.conf 中加入如下内容： blacklist nouveau options nouveau modeset=0 保存退出，执行 sudo update-initramfs -u
ctrl+O保存。然后回车 ctrl+X 退出
reboot重启
运行驱动安装文件
重启后再次进入字符终端界面（Ctrl + Alt + F1），并关闭图形界面
$sudo service lightdm stop
安装驱动
$sudo chmod u+x NVIDIA-Linux-x86_64-361.45.11.run $sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-361.45.11.run（sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run –no-opengl-files） 或 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files
kenel 不装选Yes； X-config Yes 最后重新启动图形环境
$sudo service lightdm start
可以通过以下命令确认驱动是否正确安装
$cat /proc/driver/nvidia/version
2.安装cuda8.0
9.0的时候用runfile没有安装成功，用安装包装的，ok了。安装包本地：
`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb` `sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub` `sudo apt-get update` `sudo apt-get install cuda`
可能出现 Driver/library version mismatch 的问题，重启，或者按照
此方法
。
需要进入安全模式安装（lightdm）
，在安装cuda时是可以自动安装NVIDIA驱动的，但是这样安装的驱动版本较低，且可能有问题，所以需要先安装NVIDIA驱动，在安装CUDA时选择不安装驱动。
切换到
cuda_8.0.44_linux.run
的目录，执行
$ sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
安装CudNN
下在对应的版本（cudnn-9.2-linux-x64-v7.1）按照官网教程，解压复制：
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-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*
正式安装：
一、查看系统所安装的python版本
打开终端输入指令：python，如图1所示，我的系统是ubuntu16.04.03，默认安装的python版本为2.7.12。
二、安装python对应版本的pip和依赖包
若python版本为2.7，则输入如下命令：
sudo apt-get install python-pip python-dev
若python版本为3.x，则输入如下命令：
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
三、升级pip版本
在装tensorflow之前，不管是不是最新的pip版本，都要更新一下，具体命令如下：
python 2.7版本：sudo pip install –upgrade pip
python 3.x版本：sudo pip3 install –upgrade pip
四、更改pip源地址（提高下载速度）
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个文件夹及文件，文件夹要加”.”，表示是隐藏文件夹)，内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
五、安装TensorFlow
TensorFlow可以安装CPU和GPU两种版本，CPU版本安装命令如下：
python 2.7版本：sudo pip install tensorflow
python 3.x版本：sudo pip3 install tensorflow
GPU版本安装命令如下：
python 2.7版本：sudo pip install tensorflow-gpu
python 3.x版本：sudo pip3 install tensorflow-gpu
若上述命令执行过程没有报错，则安装成功。
六、测试安装结果
进入python编译环境，导入TensorFlow，做一个简单的加法运算，如图2所示。
