上一篇博客讲了ubuntu16.04里面安装anaconda，opencv以及tensorflow-cpu的教程，这篇来理一下安装cuda8.0.44，cudnn6.0，以及tensorflow-gpu1.4.0的血泪史。。。
#第一步：安装cuda和cudnn
网上教程超级多，大致流程都是安装显卡驱动，降级GCC，然后安装cuda8.0，废话不多说了，自己搜吧这里附上一个cuda8.0和cudnn6.0的网盘[下载链接](https://blog.csdn.net/qq_16525279/article/details/80700658)
#第二步：卸载掉已安装的tensorflow
使用conda list命令查看现在已经安装的tensorflow版本，如果安了cpu版的，需要卸载掉，怎么安的就怎么卸，我的是pip uninstall tensorflow即可。
然后去anaconda3/envs路径下，删掉tensorflow文件夹，接下来分别说一下用conda和虚拟环境两种方法来安装tensorflow-gpu。
#第三步：使用conda安装tensorflow-gpu
可以参考官方教程 https://www.tensorflow.org/install/install_linux
conda create -n tensorflow pip 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
也可以提前下载好whl安装包，然后再装~
这里需要注意，下载tensorflow-gpu版本时，不仅要和python版本对应（python3.6），还要和cuda版本（我的是cuda8.0）对应，我第一次下的是1.8.0版本的，结果发现对应的cuda版本是9.0，又得回滚至1.4.0。。。版本对应关系如图：
#第四步：虚拟环境来安装tensorflow-gpu（推荐）
参考链接 https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476
- 安装pip和Virtualenv
Python 2.7：sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
Python 3.x：sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
两者选择一个就行，个人推荐Python 3.x版本
2. 创建虚拟环境：
Python 2.7：virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
Python 3.x：virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/tensorflow
~/tensorflow是自己选择的位置并创建的目录（我的是/home/Software/anaconda3/envs/tensorflow）
3. 激活虚拟环境：source ~/tensorflow/bin/activate
4. 保证pip的版本不低于8.1，再虚拟环境中输入：easy_install -U pip
5.安装tersorflow-gpu版本：
Python 2.7版本：pip install --upgrade tensorflow-gpu-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
Python 3.x版本：pip3 install --upgrade tensorflow-gpu-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
tensorflow就安装完成了~
##使用tensorflow的方法：
激活环境：source ~/tensorflow/bin/activate
关闭环境：deactivate