步骤

1.Ubuntu16.04 LTS
2.配置Nvidia显卡驱动
3.Cuda-9.0
4.Cudnn-7.1.4
5.TensorFlow1.8

1. Ubuntu16.04 LTS

安装Ubuntu16.04不详细说明，网上很多博客

2. 配置Nvidia显卡驱动

网上很多博客，但是我介绍一种简单的安装方法，找到"系统设置"->“软件与更新”->“附加驱动”->选择使用"NVIDIA binary driver",点击更改。会自动下载好所需要的NVIDIA显卡驱动。

注：装完之后重启即可。

3. Cuda-9.0

Cuda-9.0下载链接Cuda Toolkit 9.0 Downloads

安装官网命令安装

安装成功后，配置环境变量

• 打开/etc/profile文件
  $ sudo getdit /etc/profile
• 将下面两行添加到文件末尾
  export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64
• 激活
  $ source /etc/profile
• 测试例子
  $ cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ sudo make
$ ./deviceQuery
• 成功后截图

4. Cudnn-7.1.4

Cudnn-7.1.4下载链接cuDNN v7.1.4，选择cuDNN v7.1.4 Library for Linux

将下载cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz解压，解压后cuda文件夹下有include、lib64两个文件夹

• 将cudnn的文件复制到前面安装的cuda-9.0下
  $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
• 接下来要ln cudnn.so
  $ cd /usr/local/cuda/lib64/
$ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
$ sudo ln -s libcudnn.so.7.1.4 libcudnn.so.7
$ sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
• 查看
  $ ls -l libcudnn*
  

5. TensorFlow1.8

很简单

$ sudo apt-get install libcupti-dev

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.8

注：期间可能会提示某些包版本需要更新，到时pip install 对应包即可。