使⽤pip安装TensorFlow
这⼏天在安装TensorFlow，看了很多教程，⽅法也试了⼏种。
最后还是⽤pip安装成功的，过程如下。
1.安装ubuntu后在  系统设置-软件与更新-附加驱动 ⾥，更新N卡驱动。
  （N卡官⽹下载run格式驱动⼿动安装⽐较⿇烦，需要关闭X server，并禁⽌系统⾃带的开源驱动）
按照提⽰，重启。重启之后，终端输⼊nvidia-smi，可以看到GPU的信息。
2.N卡开发者官⽹下载CUDA deb格式安装包，这⾥注意，CUDA、cudnn、TensorFlow之间版本有要求。我最后使⽤的是cuda8.0+cudnn6.0+TensorFlow1.4
  下载cuda的deb格式安装包，然后安装
1 2 3 4#进⼊下载⽂件所在⽬录，执⾏下列命令：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
3.N卡开发者官⽹下载cudnn，需要注册并填写⼀个问卷。
1 2 3 4 5 6#进⼊下载⽂件所在⽬录，执⾏下列命令：
tar xvzf cudnn-8.
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
#退到根⽬录，运⾏下⾯语句：
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4.配置环境变量：
1 2 3 4 5 6 7 8#退到根⽬录，执⾏：
sudo vim ~/.bash_profile
#⽂件中追加以下内容
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
#保存退出⽂件
#根⽬录终端执⾏：
source~/.bash_profile
5.安装pip
1 2sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
6.安装CUDA依赖库
1sudo apt-get install libcupti-dev
7.安装TensorFlow
1sudo-H pip install tensorflow-gpu==1.4  #我选择了1.4带GPU的版本
根据实际情况，可以选择python3 或 python2，选择CPU版本或GPU版本
1 2pip install--upgrade tensorflow      # for Python 2.7 pip3 install--upgrade tensorflow    # for Python 3.n
3 4pip install--upgrade tensorflow-gpu  # for Python 2.7 and GPU pip3 install--upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.n and GPU
8.测试
ubuntu怎么安装python执⾏以下python语句
1 2import tensorflow as tf
sess =tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
如果输出GPU的型号和信息，则表⽰安装成功~~
总结：
1.源码安装tensorflow经常出现各种问题...尝试了⼏次都失败了，后来改⽤pip
2.注意cuda、cudnn、TensorFlow之间的版本要求，版本不对安装后运⾏py⽂件引⼊tensorflow时会报IOimport错误。

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