安裝驅(qū)動
最開始在英偉達(dá)官網(wǎng)下載了官方驅(qū)動，安裝之后無法登錄系統(tǒng)，在登錄界面反復(fù)循環(huán)，用cuda里的驅(qū)動也出現(xiàn)了同樣的問題。最后解決辦法是把驅(qū)動卸載之后，通過命令行在線安裝驅(qū)動。
卸載驅(qū)動：
sudo nvidia-uninstall
在線安裝：
sudo apt-add-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-384 #寫這篇文章時，最新的N卡驅(qū)動是384，具體驅(qū)動版本號可以到官網(wǎng)查
安裝完之后，在終端輸入
nvidia-smi
出現(xiàn)下圖，說明顯卡安裝成功：
安裝cuda
在英偉達(dá)官網(wǎng)下載cuda安裝包(.run文件)，在終端中切換到cuda安裝包目錄，直接sudo運(yùn)行安裝包即可。注意在問你是否要安裝顯卡驅(qū)動的時候，選擇no。
安裝之后,添加環(huán)境變量:
gedit ~/.bashrc
在文件最后添加如下幾行:
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
安裝tensorflow
安裝之前需要安裝libcupti-dev庫,
sudo apt-get install libcupti-dev
安裝tensorflow的方法很多,最簡單的方法是用pip(或者用conda命令,如果你安裝了anaconda的話)安裝:
pip install tensorflow # Python 2.7; CPU support (no GPU support)
pip3 install tensorflow # Python 3.n; CPU support (no GPU support)
pip install tensorflow-gpu # Python 2.7; GPU support
pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU support
親測,下載速度太慢.下面介紹anaconda的安裝方法。需要先安裝上anaconda，里面包含了python以及大部分常用的科學(xué)計算工具包，例如numpy、pandas、matplotlib等。然后通過如下指令安裝：
conda create -n tensorflow python=2.7 # or python=3.3, etc.
source activate tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade tfBinaryURL
tfBinaryURL是tensorflow二進(jìn)制文件鏈接，不同版本的鏈接不同，例如安裝python2.7 GPU版本：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
其他版本鏈接地址請參考：https://www.tensorflow.org/install/install_linux#the_url_of_the_tensorflow_python_package（要翻墻）
驗(yàn)證安裝是否成功，在python命令行中輸入如下代碼：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果輸出Hello, TensorFlow!，說明安裝成功。如果報錯，請參考如下鏈接：
https://www.tensorflow.org/install/install_linux#common_installation_problems
