记一次在ubuntu16.04上安装tensorflow-gpu的过程

前言：
tensorflow已经安装了很多遍了，也填平了好多坑了。XX说过：“世界上本来没有大牛，爬的坑多了就有了大牛”。

这是一篇安装类的文章，这类文章的时效性非常高。注意我安装的时间是2018-01-05。这个时候这个世界的snapshot是：ubuntu17.04, tensorflow-gpu 1.5.0, cuda9.1, cudnn7.1都已经有了。但是我这次安装是在阿里云上安装的，在阿里云的pypi镜像上只有1.4.1的所以我也只安装1.4.1的。（pip配置http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/)

因此我本次安装的是：ubuntu16.04 + tensorflow1.4.1 + cuda8.0 + cudnn6.0 .
硬件是 NVIDIA Corporation GM200GL [Tesla M40] (rev a1）。 阿里云上最便宜的gn4。

主要思路是参考：https://tensorflow.google.cn/install/install_linux。无非三部：一，cuda，二cudnn，三tensorflow

1 安装cuda8.0

大而全的无用的完全安装手册： http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions。
这个手册太复杂了，简直不能看。万不得已，不要看。
1.1 下载软件
https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
这里点开直接给出了8.0的下载地址。参考下面的图选择安装方式。我选择的是deb(local)。网上也有很多教程是runfile的。

2 安装软件
参考http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html。参见2.3.1章节
Navigate to your <cudnnpath> directory containing the cuDNN Tar file. Unzip the cuDNN package. Copy the following files into the CUDA Toolkit directory. 3 安装tensorflow-gpu版本
最简单了，直接执行： pip install tensorflow-gpu 注意1： 墙高无法翻越，需要设置pip源。自行baidu。
注意2：可以指定tensorflow版本 pip install tensorflow-gpu==1.4.1

4 运行测试程序保证安装成功

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识CUDA入门技能树GPU架构及异构计算介绍GPU架构以及异构计算的基本原理1566 人正在系统学习中

来源：cvison