Ubuntu16.04+Cuda.9.0+cudnn.7.1+tensorflow-gpu+opencv.3安装步骤
相信很多同学在接触深度学习的时候满怀热情，但是却在安装cuda+cudnn+各种深度学习的框架时接近崩溃，走了很多弯路，这篇博文是我在重新装了系统以后写下的博文，也让后面的同学少走弯路。
一、显卡驱动安装
上面是我之前的博客，大家可以看一下
查找到自己对应的版本之后，便可以安装显卡驱动
1.卸载之前安装的显卡驱动
sudo apt-get remove –purge nvidia*
2.添加PPA源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
3.ctrl+Alt+F1进入命令行界面 输入自己的login和password
sudo apt-get install nvidia-384
4.安装完成之后启动图形化界面
sudo service lightdm start
5.输入命令查看显卡信息，确认驱动成功安装
nvidia-smi
二、Cuda9.0安装
安装9.0之前需要对gcc进行降级
sudo apt install gcc-5
sudo apt install g++-5
cd /usr/bin后，采用ls -l gcc* 命令查看 gcc的版本 ，若gcc不是指向 gcc5,便进行以下操作
sudo mv gcc gcc.bak #备份
sudo ln -s gcc-5 gcc #重新链接gcc
sudo mv g++ g++.bak #备份
sudo ln -s g++-5 g++ #重新链接g++
这一步没有也不用担心、
去nvidia官网下载cuda9.0
四个文件下载好之后，首先安装 base installer
cd ~/Downloads
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run一直按住 enter跳过前面的introduction
之后：
注意：
-
执行后会有一些提示让你确认，在第３个提示的地方，有个让你选择是否安装驱动时（Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?），选择否：因为前面我们已经安装了新的驱动，所以这里不要选择安装。
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其余的都直接默认或者选择是即可
安装完之后界面如下：
之后继续在Downloads这个文件夹中安装另外三个文件
sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run
sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run
安装完之后，配置环境变量
cd ../..
sudo gedit ~/.bashrc在文件的底部加上
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH重启一下自己的笔记本
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery若出现的是GPU的信息，就代表安装成功
三、安装cudnn7.1
到官网注册帐号登录下载 cudnn7.1 下载7.1.4 for linux那一版
cudnn下载
下载完成之后，解压到对应的文件夹,生成include和lib64两个文件夹
先进入include文件夹以后：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件之后，在进入另一个文件夹lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接现在cudnn已经安装完成
四、安装Tsnsorflow-gpu版本
进入tensooflow官网之后，选择
选择native pip进行安装
1、首先安装 pip() ps:安装了pip3了的，可以跳过
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python-pip32、下载tensorflow-gpu
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 若上一步不成功，也可以尝试以下方式
sudo pip install --upgrade tfBinaryURL # Python 2.7
sudo pip3 install --upgrade tfBinaryURL # Python 3.n 3、安装完成之后，在终端中输入python3
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a=tf.constant(10)
b=tf.constant(10)
print(sess.run(a+b))若输出结果，则安装成功！