TensorFlow-GPU-

关于各版本的选择、安装(对应tensorflow版本，对应CUDA版本，对应cuDNN版本，对应英伟达驱动版本)、配置

首先需要查看GPU的计算能力是否能够支持tensorflow-GPU版本，各英伟达GPU计算能力一览

接着查看Cuda各版本所需求的英伟达GPU驱动版本

查看自己的GPU驱动版本

  $ nvidia-smi

如果想要安装CUDA最新版，获取并下载自己的GPU的最新驱动，但很操蛋的是，目前官网上linux的驱动最新的版本只有390.67

安装英伟达GPU驱动：手动安装390.67,更改文件的执行权限

  $ sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run
  $ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在最后一行后面添加：

  blacklist vga16fb
  blacklist nouveau
  blacklist rivafb
  blacklist rivatv
  blacklist nvidiafb

删除原有驱动：

  $ sudo apt-get --purge remove nvidia-*
  $ sudo apt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau

按下CTRL+ALT+F1，进入第一控制台(CTRL+ALT+F7返回)，并登入(login as:root) 密码可通过

  $ sudo root password

来修改登入root账户后，运行：

  # sudo service lightdm stop
  # sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run --no-x-check --no-nouveau-check --no-opengl-files

一直OK，安装完成后

  # sudo reboot

开机后，输入：

  $ nvidia-smi

可以验证驱动安装成功了

没办法，只能退而求其次的选择CUDA9.1进行安装，以及选择下载相应的cuDNN

以CUDA9.1和cuDNN7.0.5(相比标准的cuda，它在一些常用的神经网络操作上进行了性能的优化，比如卷积，pooling，归一化，以及激活层等等。)为例。CUDA选择下载runfile文件，安装完成后，运行：

  $ sudo gedit ~/.bashrc

在该文件最后加入以下两行并保存：

  export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH  
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

cuDNN解压完成后，运行：

  $ sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
  $ sudo cp cuDNN/cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

下载安装Anaconda，使用清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像,其中Anaconda3-4.3.0.1-Linux-x86_64.sh对应python3.6.0，Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh对应python3.6.3，以Anaconda3-5.1.0为例，创建tensorflow虚拟环境：

  $ conda create --name=tensorflow -python=3.6.3

激活虚拟环境：

  $ source activate tensorflow

取消激活：

  $ source deactivate

在激活的环境下安装tensorflow-gpu版本，由于目前最新tensorflow-1.8.0尚不支持cuda-9.0以上的版本，需手动下载Linux可用的CUDA-9.1版tensorflow-1.6.0，选择下载tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl。下载完成后到对应路径下，运行：

  $ pip install xxx.whl

接下来，终于可以开始你的深度学习之旅了！！

HEIDIES/TensorFlow-GPU-