Linux下anaconda+tensorflow-gpu+keras 坑最少的安装

一、Linux ： Ubuntu 16.04 LTS 版   系统安装U盘启动一直跟着步骤走就好了

二、anaconda 下载安装

清华镜像站 ：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载对应anaconda 对应版本，这比官网直接下能快出好多倍

cd  /home/user/Downloads
ls 
bash anaconda3-5.2.0-Linux-x86.sh 

在安装的过程中，会问你安装路径，直接回车默认。后面会问你是否将anaconda安装路径加入到环境变量（.bashrc)中，输入yes，默认的是no。

三、下载和安装CUDA ，下载和安装cuDNN  

英伟达官网注册下载，提前对应好tensorflow +CUDA + cuDNN 的版本 , 版本不对会存在兼容问题

本文安装 Cuda 9.0 +cuDNN 7.1 +tensorflow 1.8.0

1、安装CUDA 9.X

（1）.run 文件安装了几次，前面准备工作有点复杂（要装一些依赖库和驱动）后来我换成.deb来安装

deb文件按着官网上的命令来执行

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu164-9-0-local9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local-rc/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9-0

安装完成后重新启动，nvidia-smi 查看安装的英伟达驱动情况

之后配置环境变量 

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾加上

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

source ~/.bashrc  使环境变量生效

nvcc -V   查看安装成功

2、cnDNN 安装7.1

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

四、tensorflow-gpu 安装：

 用清华源安装会比直接官网上安装快很多

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow-gpu

最后测试一下TensorFlow1.8:

五、安装keras

Keras的后端支持TensorFlow, Theano, CNTK，在安装完TensorFlow GPU版本之后，继续安装Keras非常简单，直接"pip install keras"即可，安装的版本是Keras2.1.0