大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说Ubuntu 16.04 安装 CUDA、CUDNN 和 GPU 版本的 TensorFlow 一般步骤总结[亲测有效],希望您对编程的造诣更进一步.
1. 安装显卡驱动
安装显卡驱动网上有各种各样的方法，甚至有的还需要更改一些配置文件切换到命令行终端模式进行操作，然而就我多次安装驱动的经验来看，我从来没有这么费劲过。在 Ubuntu 系统中的 System Settings -> Software & Updates -> Additional Drivers 安装相应的显卡和CPU驱动，重启后在 System Settings -> Details 中可以看到自己的显卡型号则说明驱动已经安装成功，此时在命令行下输入 nvidia-smi 也可以看到显卡的相关信息。
2. 安装 CUDA
- 到 CUDA 官网 下载合适版本的 runfile 文件(强烈推荐)， 然后在终端运行
sudo sh cuda_filename.run，除了在询问你是否要安装驱动的时候选择 No(上面已安装过)，其他都可以选择 Yes。 - 在家目录打开终端运行
sudo gedit .bashrc，在文件末尾添加相应的路径。
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PA
- 终端运行
source .bashrc - 终端运行
nvcc -V，出现相关 CUDA 版本信息说明安装。
3. 安装 CUDNN
- 解压对应版本的 CUDNN 压缩包，复制相应文件到相关路径。
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4. 安装 Python 依赖库和 TensorFlow
由于 Ubuntu 默认的 Python 版本是 2.7，若更改了系统默认的 Python 版本，安装软件时可能会遇到一些依赖问题，而现在主流 Python 都是 3.x 版本的，因此为了使用 Python3 同时又不改变系统默认 Python 版本采用 pip 安装比较好。
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install numpy,jupyter,matplotlib
sudo pip3 install tensorflow-gpu
安装速度慢的可以尝试一下国内的豆瓣源
sudo pip3 install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com numpy(等 python 库)
5. 一些常见问题
- 找不到 **.so 文件，先搜索库文件所在路径，终端运行
sudo gedit /etc/ld.so.conf添加库文件所在路径，然后sudo ldconfig - No module named ** ，
sudo apt-get install/pip3 install **
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