ubuntu16+gtx1050+anaconda+tensorflow

如果使用官方的NVIDIA驱动安装不成功，如果查看nvidia-smi发现NVIDIA显卡下没有运行任何进程那就表示驱动安装失败了，可以改用ＰＰＡ的方式来安装。我是参考一下博客安装的：
http://blog.rickdyang.me/2017-03/install-tensorflow/
当前最新的版本是nvidia-387,推荐安装这个版本。安装成功后是这样的

而且可以通过nvidia-settings中的设置更换独显和集显。
在当前这个时候，nvidia已经发布cuda9.0啦，但是tensorflow还只更新到1.3,这个版本是不支持cuda9.0的，默认支持cuda 8.0,如果错安装了cuda9.0 ,在import tensorflow时会报错ImportError: libcudnn.so.８: cannot open shared object file: No such file or directory，我们安装９.0对应的是libcudnn.so.9，所以还是安装８.0，别整些妖俄子啦。
这里有出现啦问题，虽说tensorflow不支持cuda 9.0,但是　他已经支持cudnn6.0了，所以网上现在大部分cuda 8.0+ cudnn 5.1也不适合，否则会报错ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory，这样推荐安装cuda 8.0 + cudnn 6.0.
在上面的博客安装cudnn时，改操作为：

sudo rm -rf libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so

至此安装完成。接下来安装tensorflow，我是按照官网教程进行的，安装完成后发现jupter可以用，pycharm不能用，好吧跟别人完全反过来，这时候发现ｐｙｃｈａｒｍ仍然报错ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory，在已经安装正确版本cudnn的情况下这一定是环境变量 LD_LIBRARY_PATH没设置为=/usr/local/cuda-8.0/lib64，如果jupter出错，就在~/.bashrc里加入export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}，我这种情况，应该修改pycharm-community-2017.2.3/bin/pycharm.sh，大约在２００行，LD_LIBRARY_PATH前面加入LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64,可以使用tensorflow.