最近為了學習 tensorflow，要在主機上安裝 tensorflow。所以在 github 上面下載了一個官方編譯的 whl 來安裝。

一、主機

主機為雙路的 Titan xp，系統是 Ubuntu 16.04

二、配置過程

（一）先更新顯示卡驅動

“系統設定”-- “軟體與更新”-- “額外驅動”--選擇第一個就好了。

選好後點應用，輸入密碼，就會自動開始下載更新。

（二）安裝CUDA9.0

網址：

根據自己的系統選擇 runfile，儲存檔案。

下載完成後，進入到下載目錄，（我的下載在  ~/Downloads/  裡）。

#給檔案新增執行許可權

chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

#執行安裝

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

（這裡會出現一大篇文字，長按 <Enter> or <Ctrl + c> 跳過 ，到最後打上 accept）

注意：第一個提醒你是否安裝驅動時，選“n”

其餘都“y”

#新增環境

gedit ~/.bashrc

把下面的內容新增到最後：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

#測試是否安裝成功

nvcc --version

若輸出

則代表安裝成功

（三）下載 cudnn 7.0.5

註冊個賬號，就可以下載了。

下載完解壓，裡面有個cuda檔案，裡面有兩個檔案include 和 lib64 ，把裡面的檔案copy到/usr/local/cuda/裡面相應的目錄裡。

#sudo cp ~/Downloads/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

#sudo cp ~/Downloads/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

給檔案加讀許可權

#sudo chmod a+x /usr/local/cuda/include/cudnn.h

#sudo chmod a+x /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

（四）下載官方編譯的whl檔案

往下拉，在

第二行的build history裡，找到1.8.0版本的whl包下載

（五）pip 安裝whl檔案

在 .whl 檔案位置開啟終端，

sudo pip install tf_nightly_gpu-1.8.0.dev20180416-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

（六）測試是否安裝完成

python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
'Hello, TensorFlow!'

沒有報錯則安裝成功

（七）檢視tensorflow版本

>>> tf.__version__
'1.8.0-dev20180416'

基本上按照這個方法安裝沒什麼問題，如果有什麼問題，歡迎給我留言。