ubuntu16.04下安装TensorFlow（GPU加速）----详细图⽂教程
ubuntu安装教程
写在前⾯
⼀些废话
接触深度学习已经有⼀段时间，之前⼀直在windows下使⽤Theano，但是发现Theano天书般的源码真是头⼤，在看到tensorflow中⽂教程后，发现它竟然逻辑清晰，教程丰富，实在是居家旅⾏必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑]
所以决定利⽤国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装，结果⼊坑⽆数，同时搞坏了⼀块1T硬盘(花了450⼤洋啊，⼼在滴⾎…)。初步估算，整个安装过程耗时10.2-10.11，共10天(除去玩的⼏天，应该有1周时间在配置)，安装windows 5+次，安装ubuntu 20+次，请叫我装机⼩能⼿。。。这主要原因是：我是⼩⽩，我的笔记本太奇葩，⽹上教程太混乱。
为了减少以后各位的⼊坑时间，把更多的精⼒放在Deep Learning的学习上，也为了纪念我这么多天的⾟苦，所以献上超级⽆敌吊炸天的终极TensorFlow安装教程！
配置
硬件：Thunderbot 911笔记本，CPU：i7，GPU ：GeForce GTX 960m， 8G内存，120G SSD+1T 机械硬盘。
软件： ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn v5+tensorflow 0.11
1. 下载
1.1 系统镜像
1.2 CUDA 8.0
1.3 cuDNN v5
1.4 Tensorflow 0.11
最后，将1.2-1.4中下载⽂件全部存放⾄⾃⼰的移动硬盘/U盘内，等待安装时候使⽤。
2. 安装ubuntu16.04 LTS 系统
3. 安装NVIDIA驱动
打开terminal输⼊以下指令:
sudo apt-get update
然后在系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动(361)->应⽤更改
3. cuda 8.0
3.1 安装cuda
在cuda所在⽬录打开terminal依次输⼊以下指令：
cd  /home/***(⾃⼰的⽤户名)/Desktop/###(这个命令意思是到刚刚我们⽤U盘传过来的⽂件)
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
3.2 gcc降版本
ubuntu的gcc编译器是5.4.0，然⽽cuda8.0不⽀持5.0以上的编译器，因此需要降级，把编译器版本降到4.9： 在terminal中执⾏：
sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives--install/usr/bin/gcc gcc/usr/bin/gcc-4.920
sudo update-alternatives--install/usr/bin/gcc gcc/usr/bin/gcc-510
sudo update-alternatives--install/usr/bin/g++g++/usr/bin/g++-4.920
sudo update-alternatives--install/usr/bin/g++g++/usr/bin/g++-510
sudo update-alternatives--install/usr/bin/cc cc/usr/bin/gcc30
sudo update-alternatives--set cc/usr/bin/gcc
sudo update-alternatives--install/usr/bin/c++c++/usr/bin/g++30
sudo update-alternatives--set c++/usr/bin/g++
3. 安装cuDNN
打开terminal依次输⼊以下指令：
cd  /home/***(⾃⼰的⽤户名)/Desktop/###(这个命令意思是到刚刚我们⽤U盘传过来的⽂件)
tar xvzf cudnn-8.###（解压这个⽂件）
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include###（复制）
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64###（复制）
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4. 安装其他依赖
4.1 配置环境变量
按照上图的教程，在terminal中输⼊以下命令：
sudo gedit ~/.bash_profile #打开.bash_profile
然后在打开的⽂本末尾加⼊：
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
继续在terminal中输⼊:
source ~/.bash_profile #使更改的环境变量⽣效
当然，也有其他教程在⽂件~/.bashrc⽂件中写⼊的，⽅法与上⾯的类似。如果在后⾯配置./config⽂件出现问题时，可以实现这个⽅法。
4.2 安装其他库
sudo apt-get install python-pip python-dev
4. 安装Bazel
4.1 安装Bazel依赖
4.2 安装Bazel
cd  /home/***(⾃⼰的⽤户名)/Desktop/###(这个命令意思是到刚刚我们⽤U盘传过来的⽂件)
chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH #对.sh⽂件授权
./PATH_TO_INSTALL.SH --user #运⾏.sh⽂件
4.3 安装第三⽅库
在terminal中输⼊以下命令
sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel #安装第三⽅库
sudo apt-get install git
git clone git://github/numpy/numpy.git numpy
5. 安装tensorflow
5.1 下载tensorflow
在terminal中输⼊以下命令
git clone github/tensorflow/tensorflow