这篇可能没什么卵用，每个人遇到的问题不一样……学校给了一台可以做gpu运算的服务器，为了弄个环境可把我累死了……服务器的OS是ubuntu14.04，最高只支持cuda8……但是最新的TensorFlow只适配cuda9，我都醉死了……TensorFlow和cuda版本的搭配可以查这里。然后因为我只有cuda8，所以最高只能安装tensorflow-1.4.0……命令如下：
pip install tensorflow==1.4.0
然后安装完毕后在terminal里进入python测试：
import tensorflow
华丽丽地报错
ImportError: libcudnn.so.6.0: cannot open shared object file: No such file or directory
导致这个的问题主要是环境变量没设置好，参考这里的解决方案。我这里直接把关键的设置贴一下，主要是cuda和cudnn的设置。
# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cudnn6/cuda/lib64:/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
# CUDNN
export CUDNN_HOME=/usr/local/cudnn6/cuda
export CPLUS_INCLUDE_PATH=${CUDNN_HOME}/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH
特别需要注意的是LD_LIBRARY_PATH的设置一定要加上/usr/local/cuda/lib64这一部分。
然后就很开心地用pip装了keras，尝试运行mnist的例子。结果又华丽丽地报错：
TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis'
原来又是因为版本的问题，我安装的是最新版的keras，它跟tensorflow_gpu-1.4.0不太兼容，参考这里的解决方案装了keras2.0.8，命令如下：
pip install keras==2.0.8
然后再运行前文提到的例子，终于可以了！顺便一提这个程序我在自己的电脑上用cpu跑过，配好gpu环境后再跑，真实地快了非常多，自此终于是把环境配好了。我激动，我爆炸。
配了两个星期的环境，我真实地萎了……
==========update==========
装完以后发觉在terminal里运行没问题，在pycharm里运行仍然说找不到libcudnn.so.6.0，此时需要配置一下pycharm。方法是菜单Run-Edit Configurations，在Environment Variables里添加LD_LIBRARY_PATH这个条目和对应的路径即可。