今天在阿里云上申请了一个深度学习服务器，碰到了很多坑，在网上查了好多资料，大都是自己电脑可以别的电脑就不可以的那种，整合了多个博客的文章才把环境配置好，现在写一个完整的配置方案，以后用起来就方便多了，也供大家参考。
一、首先安装nvidia驱动：
***在官网上查找符合自己gpu的驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，选择合适的版本下载。
更新系统源：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
输入以下命令：
lsmod | grep nouveau，如果有东西出来，就表示有原来的驱动，需要进行禁止。
如果有旧的驱动，就删除旧的驱动，没有略过一下命令，直接安装驱动：
sudo apt-get purge nvidia*
执行以下命令创建一个文件
sudo vim/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
并添加如下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后保存文件退出，执行下面命令更新一下
sudo update-initramfs -u
然后重启电脑，重启后打开终端再次输入命令
lsmod | grep nouveau
如果发现什么都没显示，那么说明禁用nouveau 成功了，然后开始安装NVIDIA驱动
即：sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.42.run
安装完成后更新系统，source ~/.bashrc（千万记得）
测试一下，输入nvidia-smi则能得到gpu的基本信息。***
二、安装CUDA
在官网下载cuda文件，一定要是.run文件（runfile）。下载完成后直接进行安装sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
**第一行问你是否接受协议，输入accept
第二行问你是否安装驱动，上一步安装了驱动，这步输入n
以下的东西全是y、默认输入即可。
接下来再添加下环境变量
sudo vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/binKaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: {PATH:+:{PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
然后执行以下命令，使链接立即生效
sudo ldconfig或者source ~/.bashrc
安装好cuda后，可以输入nvcc -version来查看是否成功安装。**
三、安装CUDNN
这部分真的是个坑，需要版本号对应。
cuda9.0-cudnn7.0以上版本（必须的）-tensorflow-gpu>=1.5.0版本
cuda8.0-cudnn6.0以下版本-tensorflow-gpu<=1.4.0版本，大家千万记住版本对应。
在官方网站下载cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
然后：
tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
更新链接：
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5 //自己查看.so的版本 对应更改
sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
到此，深度学习的基本配置就完成了。
四、安装tensorflowGPU版
通过使用以下命令来安装anaconda：
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
然后运行：
sh Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
一路yes下来即可，最后的vs安装，若有需求便安装，记得加入环境变量。
然后更新系统环境：source ~/.bashrc
在anaconda中，默认python版本为3.6，且有pip安装工具。
执行以下命令：pip install tensorflow-gpu==1.5.0
完成tensorflow安装。
进入python运行界面,执行以下命令：
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
若最后出现true，那么恭喜到此为止，tensorflow深度学习gpu版就安装完成了。