ubuntu16.04 下基于anaconda3安装gpu版tensorflow

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本人要做基于facenet的实验室打卡系统，因此要用到这个环境

1. 安装Cuda

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
博主安装的是cuda9.0版本，最新目前为9.2，因为担心TensorFlow不兼容问题。
如图：

根据图中信息 Installation Instructions 步骤进行安装。

2. 配置环境变量

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

3. 检验cuda是否安装成功，命令如下：nvcc -V

若安装成功，则会输出相关的版本信息。

4. 安装cudnn

下载地址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download#a-collapse705-91

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn.so* /usr/local/cuda/lib64 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so* 

注释：上面的第2、3行就是把Cuddn的头文件和库文件复制到Cuda路径下的include和lib目录

5. 使用Anaconda安装Tensorflow

conda create -n tensorflow Python=3.6 #创建conda环境
source activate tensorflow #激活环境
pip install tensorflow_gpu-1.10.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

安装成功：

补充1：如何查看cudnn的版本号

参考链接

如何查看cudnn的版本号
cuda 版本
cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如图:

补充2 tensorflow踩坑记

cudnn版本为7.2以上
如图：