最近为了跑个Skipgram模型，准备装个带GPU的tensorflow,感觉网上教程不是很详细，就自己总结了下，有问题，欢迎私信~：

目录

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在具体实施前，请去BIOS中将显卡切换成独立显卡（本次实验环境，组装台式机，主板z270，显卡GTX1060，显存6G)

安装Anaconda

从anaconda官网（https://www.continuum.io/downloads）上下载linux版本的安装文件（截至目前为止为python3.6），运行sh完成安装。

建立一个tensorflow的运行环境

# Python 2.7  
$ conda create -n tensorflow python=2.7  

# Python 3.5  
$ conda create -n tensorflow python=3.5  

# Python 3.6  
$ conda create -n tensorflow python=3.6  

安装 CUDA 8.0

用的 deb(network) 的安装方式

官网的下载地址:Cuda

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

等待安装

设置环境变量

在 ~/.bashrc 的最后添加

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

此时重启电脑
检查显卡驱动安装结果

nvidia-smi

安装安装 cudnn7

官网下载地址：Cudnn7.0 for Cuda8.0
下载lib库，后缀是tgz

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
$ 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*

安装 tensorflow r1.3 GPU 版本

$ source activate tensorflow  
$ pip install --ignore-installed --upgrade      https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

如果出现timeout错误，就重新输入一便即可，或者增加timeout机制

测试及可能出现的错误

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

如果有正常打印，则恭喜你，安装成功啦，如果出现：

ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

libcudnn.so.6，遇到这个问题不用担心，是有套路的，在此我就教教大家

• 首先检查是否存在libcundnn.so.*

  $ find / -name libcudnn.so.*

  找到文件就下一步，没找到，检查下cudnn的依赖库，就是前面的环境变量做对了没

• 建立硬连接

  $ ln -s <path>libcudnn.so.7.* <path>libcudnn.so.6

  然后就大功告成了！