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Since Jun.12nd，2017

配置CUDA 8.0

• 先安装适合当前显卡的最新款 Nvidia 驱动，通过nvidia-smi测试。
• 不要通过apt-get来直接安装nvidia-cuda-toolkit，因为这样装的 cuda 是 7.5 版本的，而最新的比如 1080 Ti 的显卡需要跑 CUDA 8.0 ，因此先去 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载 CUDA，按照官网指南，安装 deb 包（双击或执行sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb）后运行

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

这样就安装完了 CUDA 8.0，安装位置在/usr/local/cuda-8.0，接下来添加到环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

使环境变量立刻生效：

source ~/.bashrc

最后就可以用nvcc -V查看 CUDA 版本了。

配置 cuDNN

• 首先下载

CUDNN_TAR_FILE="cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz"
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v6.0/${CUDNN_TAR_FILE}

• 然后解压并配置

tar -xzvf ${CUDNN_TAR_FILE}
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

安装 Tensorflow（GPU版本）

• 先安装 libcupti-dev

 sudo apt-get install libcupti-dev

• 正式安装

(sudo) pip install tensorflow-gpu

(sudo) pip3 install tensorflow-gpu

安装 Keras

sudo pip install -U --pre pip setuptools wheel
sudo pip install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image
sudo pip install -U --pre keras

配置 theano 调用 GPU

新建~/.theanorc文件，写入：

[global] 
floatX=float32 
device=gpu 
[cuda] 
root=/usr/local/cuda-8.0
[nvcc] 
flags=-D_FORCE_INLINES

最后用import theano测试，如果显示 GPU 设备则表明 GPU 配置成功。
比如：Using gpu device 0: GeForce GTX 1080 Ti

Keras 调用 pydot 可视化

需要用 pip 安装 pydot，推荐用 pydot-ng，新的 pydot 可能会有不兼容的情况。
还需要安装 graphviz，不然仍然会报 pydot 的错。但这里不能用 pip 安装 graphviz， 要用 apt-get 安装 C 版本的 graphviz。

sudo pip install pydot-ng
sudo apt-get isntall graphviz