1. 安装python
python环境使用anaconda
从官方网站下载操作系统对应的版本
chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
2. Nvidia显卡驱动
重启计算机
3. Nvidia CUDA 8.0
从官方网站下载对应的版本
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
注意：这是选择不安装显卡驱动，因为前面已安装 。
安装cuda 8.0 patch
sudo sh cuda_8.0.61.2_linux.run
参照界面提示配置环境变量/etc/profile
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:#LD_LIBRARY_PATH
4. Nvidia CuDNN 6.0
从官方网站下载cuDNN 6.0， 注意这一步需要注册账户
下载完成后解压缩。
tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
cp cuda/include/* /usr/local/cuda-8.0/include/
cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-8.0/lib64/
5. Tensorflow GPU
sudo apt-get install libcupti-dev
conda create -n tensorflow python=3.6
source activate tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
6. 开发工具PyCharm
安装过程略
7. 测试
--finished--