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卸载 cuda toolkit
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
卸载nvidia驱动
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
解锁文件夹
sudo chmod 777 /home/a204/cuda
安装CUDA9.0
cd Downloads
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
配置环境变量，运行如下命令打开profile文件
sudo gedit /etc/profile
打开文件后在文件末尾添加路径，也就是安装目录，命令如下：
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
保存，然后重启电脑
sudo reboot
测试CUDA的Samples例子
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
如果显示的是关于GPU的信息，则说明安装成功了。
安装anaconda
cd Downloads
bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh
解决conda list问题
到根目录下，输入
sudo gedit ~/.bashrc
添加路径：export PATH="/home/a204/anaconda3/bin:$PATH"
如果你在这一步输入python之后显示的还是系统默认的版本，那说明.bashrc的更新还没有生效，命令行输入：
source ~/.bashrc
在安装GPU版的tensorflow时，系统会默认安装最新的cudatoolkit和cudnn，但是很可能和我们安装的cuda、cudnn不相符，所以先安装合适版本的cudatoolkit和cudnn，再安装tensorflow-GPU，这样，系统会搜索相关库，若是已经安装好cudatoolkit和cudnn，就不会重复安装了
说一下这两天入坑：首先我在跑神经网络时，低版本TensorFlow不能用leaky Relu，不能忍，于是升级TensorFlow，好的， 大电脑炸了。然后发现TensorFlow-gpu==1.11.0要搭配python3.6、cuda9.0、cudnn7.3以上，于是查看大电脑配置，凉凉。然后想着库降级，国内镜像源都不能用了，好吧，换初始镜像源，妈个蛋，又慢又不稳定，断线无数次，无数次打断我在旁边看破冰行动。然后我慢慢试，终于，找到了中科大的镜像源还可以用，真是我的好爸爸啊。然后可以换库了，然后发现，anaconda协助不了库，我都要哭了。好吧，重装anaconda3，于是我干脆重装cuda和cudnn吧。开始装，发现网上说禁用什么驱动，我真是被坑惨了，明明不需要禁用，明明我cuda装好了，我还以为我没装好，于是等师兄帮忙，师兄说已经装好了，于是帮我把cudnn装好了，感谢师兄。然后我开始重装anaconda，然后没添加到路径，于是又搞半天。然后终于开始装TensorFlow了，于是我发现系统还自动帮我装cudatoolkit9.3，cudnn7.4，我一想，还帮我更新到最新版本，真人性，后来我才哭了，没人性，明明我装的cuda9.0，你系统帮我跟新个毛线啊。本以为大功告成，运行程序时，才发现cuda和TensorFlow版本又不对，于是又问师兄，师兄百度了，反正就是系统自动跟新的cudatoolkit版本不对，好吧，于是卸载它们，我以为又可以了，才发现，TensorFlow也被卸载了，你奶奶个腿啊，我卸载个cudatoolkit，跟你TensorFlow有什么关系，我安装个TensorFlow，跟你cudatoolkit有什么关系，非要连带关系。于是真是被气炸了。搞到晚上10点，我周末全没了，哭了。只能回宿舍，第二天早上，过来，我查看资料，说系统会检测TensorFlow依赖库，若是没有，下载最新版本，若是有，就不管了，我一想，那我已经下载好了cudatoolkit和cudnn了，那今天再安装TensorFlow，它就不会在管cudatoolkit和cudnn了，可解，于是安装好TensorFlow，果然控制台没有显示安装cudatoolkit和cudnn，太好了，安装好TensorFlow后，我胆战心惊打开pycharm，运行程序，控制台出现了熟悉的数字，开始训练了！！！妈呀，我都要哭了。科研真的不容易，程序员也不容易，一天到晚和环境做斗争，心情跟坐过山车一样。哈哈哈哈！！！
搞科研，搞程序真的是磨性子。总结一下：仔细分析问题，求助博客，不然先冷静一下。重复这个过程，还是不行的话，先
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