以前安装先安装驱动，在安装cuda 在配置cudnn，总是在cudnn这里出错，
出现问题：安装成功后，出现重启机器无限输入密码问题，应该是显卡驱动被cuda 覆盖了，重新安装即可
又是配置环境变量，都不好使，现在换了conda 一键安装好用，太好用了。
首先安装anaconda，简单，不说了
安装NVIDIA驱动 之后使用 $ nvidia-smi进行验证：
之后添加conda 国内镜像源 为了加快安装速度
conda源更改：
conda源国内只有清华有，
修改源只需输入如下两条命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
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不用安装cuda 和cudnn了，conda直接可以给你安装好了
找到合适的TensorFlow-GPU版本以及对应的cuda、cudnn版本
使用命令 conda search tensorflow-gpu 查找：
首先看看我的Python版本，是3.6，于是找到了tensorflow-gpu 1.2.1 版本，安装这个版本
安装 一步到位 有了中国镜像源很快，不然等到死也安装不了
zjw@zjw-System-Product-Name:~$ conda install tensorflow-gpu==1.2.1
安装完毕
检验tensorflow是否可以正常使用
import numpy
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))Pycharm可以正常使用，
