ubuntu14.04安装nvidia驱动，cuda8.0，cudnn5.1和tensorflow教程

0 Nvidia驱动安装
0.0 驱动下载
去官网http://www.geforce.cn/drivers输入电脑显卡信息，得到搜索结果


0.1 禁止集成nouveau驱动
ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau，它是第三方为NVIDIA开发的开源驱动，我们需要先将其屏蔽才能安装NVIDIA官方驱动。
将驱动添加到黑名单blacklist.conf中，但是由于该文件的属性不允许修改。所以需要先修改文件属性。
修改属性
sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/blacklist.conf
用gedit编辑器打开
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在该文件后添加一下几行：

blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb

0.2 开始安装
先按Ctrl + Alt + F1到控制台，关闭当前图形环境
sudo service lightdm stop
可以按Ctrl + Alt + F7检查是否能进入图像环境。
再安装驱动程序

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

注意后面的参数

-no-x-check 安装驱动时关闭x服务
-no-nouveau-check 安装驱动时禁止nouveau
-no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装opengl文件

没有参数会出现循环登录的问题，第二个参数和0.1禁止集成驱动是否重复也没实验过，所以就没有去除。
最后重新启动图形环境

sudo service lightdm start

0.3 查看显卡驱动版本
可以通过以下命令确认驱动是否正确安装
cat /proc/driver/nvidia/version

0.4 可能出现的问题
一般按照步骤安装即成功，但是第一次安装可能会出现黑屏或者桌面循环登录问题。那就进入控制台，卸载原有驱动安装,然后重启再认真安装一遍

sudo apt-get --purge remove nvidia-*

参考博客：http://blog.csdn.net/tianrolin/article/details/52830422
http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/54344683
https://www.cnblogs.com/zhcncn/p/3989572.html

1 Cuda安装
前面一堆检查电脑略过，直接进入正文，照常首先是下载
1.0 cuda官网下载
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads进入官网一般给出最新版本的，可以先点击Documentation

再点击右上角older

选择了2017的8.0版本，作为新手我也不知道GA2和GA1区别

接下来就是一波操作选择linux，86_64，Ubuntu，14.04，deb[network]，之后网页会自动弹出来安装指令：

下载完成后，按照图中给的命令安装即可。
1.1 配置
添加CUDA的bin目录到PATH环境变量：

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

之后在控制台输入nvcc –version，可以得到如下信息：

大功告成，中间没什么问题
参考博客：http://blog.csdn.net/baiyu9821179/article/details/57412131

2 cudnn安装
2.0 官网下载
去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download官网要先注册，然后添个小调查（3个问题）才能下载

选择了该版本

2.1 解压安装
解压cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，得到cudnn的头文件cudnn.h (在～/include/ 中)；以及库文件libcudnn.so libcudnn.so.5 libcudnn.so.5.1.5 libcudnn_static.a 其中，libcudnn.so.5.1.5是动态链接库文件，libcudnn.so.5 是指向libcudnn.so.5.1.5的符号链接文件，libcudnn.so是指向libcudnn.so.5 的符号链接文件，libcudnn_static.a 是静态库文件.
将头文件拷贝到cuda安装目录下的include，

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

将库文件拷贝到cuda安装目录下的lib64

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/

注意拷贝完之后，符号链接文件要重新建立，使用如下命令重新建立符号链接文件

cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.* libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

其中*是下载下来的版本，自己更改。
更新链接库：

sudo ldconfig

参考博客：http://blog.csdn.net/syfzhzh/article/details/52317948
http://blog.csdn.net/jhszh418762259/article/details/52958287?locationNum=8&fps=1

3 tensorflow安装
3.0 下载安装

sudo pip install tensorflow-gpu==1.2

3.1 运行tensorflow
打开终端输入python，进入后输入

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

3.2 问题
输入import tensorflow as tf即出现问题：libcudnn.so.6:cannot open sharedobject file: No such file or directory
tensorflow-gpu1.3已经开始去找cudnn6了（也就是说是用cudnn6编译的）。。。 理论上可以安装cudnn6试试看，但笔者本身没有追逐最新版的习惯（天知道还有什么新坑），所以直接换到了tensorflow-gpu1.2版本，就解决问题了。

使用如下命令就是下载不下来，会出现网络不好的问题，我的天呐，就是这么神奇。

sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

参考博客：
http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792
http://blog.csdn.net/u012528000/article/details/60574897