[安装教程]tensorflow-gpu以及cuda、cudnn的安装——Linux

第一种方法：利用conda安装

该方法安装时，cuda和cudnn都不需要自己安装，非常方便。

1. 首先安装anaconda。linux下安装anaconda
2. 确认NVIDIA驱动已安装。参考链接
3. conda install tensorflow-gpu
4. 测试import tensorflow，确定是否安装成功。

第二种方法：手动安装

写在前面：本教程所使用的软件版本如下，其他版本之间的组合不能保证也适用。
Ubuntu 16.04 LTS + cuda8.0 + cudnn6.0 + python3.5 + tensorfow-gpu1.4
配置GPU版本的tensorflow真心时累啊，经历了版本不对，循环登录，等等问题。终于安装成功，在这记录一下过程，以备日后再次安装。

网上有很多安装教程，但都不是很细致，我在下面贴了一个链接，写的很详细。

具体的安装步骤请参考这篇博客：该博客写的很详细，对我帮助很大（除了安装版本不同）

只有几个细节需要注意，我写在下面。

1. 首先，确认GPU可用，以及是否已安装驱动。
   直接在终端输入nvidia-smi命令即可，显示结果如下。请注意Driver Version是否显示。
   
   如果已经安装了显卡驱动，在cuda的安装过程中请勿选择cuda自带的驱动，要在那一项选择n。否则可能会导致电脑在开机之后会进入无限登录的循环。如果不幸导致无限登录循环，请按ctrl+alt+F1进入文本模式，卸载所有显卡驱动，具体可参考这篇博客。解决无限登录
2. 如果电脑装了不止一个版本的python，如2和3。在安装tensorflow-gpu时请注意pip和pip3的区别，pip为python2安装tensorflow，而pip3才是为python3安装。