Ubuntu 16.04 配置 tensorflow-gpu 计算环境
总的流程是，先装nvidia显卡驱动，再装cuda，再装cudnn，再装tensorflow-gpu。 我的环境：Ubuntu 16.04 + Nvidia GeForce 1060 ，由于系统和硬件不同，安装方法会不一样，这个权当自己的笔记了:-D
# NVIDIA 显卡驱动
参照此文章 https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79571559 另一篇参照 https://blog.csdn.net/Stories_Untold/article/details/78521925
方法一 ppa源安装驱动，操作简便
先在 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 查看你的设备对应的驱动名称。 然后运行：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-390 #此处要根据上面查询到的版本适当更改
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
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测试重启之后在终端内输入：nvidia-smi 若出现电脑GPU列表，即安装成功 或者 nvidia-settings #显示你的显卡信息
注意：这个方法，在电脑本身是ubuntu系统下测试没有问题，但据评论里，如果是在虚拟机中，这样装可能会出问题！
方法二 方法二：手动去官网下载.run文件自己安装 详见文章，不赘述了。
# 安装 cuda 9.0
参照此文章 https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476
安装CUDA® Toolkit 9.0.
CUDA9.0下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal
注意，一定是要是CUDA9.0而不是CUDA9.1
假设我们把CUDA的安装包下载到~/Downloads文件夹中。之后，在这里打开终端，依次输入下面的命令：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
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再CUDA完成安装之后，还需要添加环境变量，打开终端，输入下面的命令：
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
# 如果是64位系统，输入：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
# 如果是32位系统，输入：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
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上述过程完成了整个的CUDA9.0的安装
# 安装cuDNN v7.0.
参照此文章 https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476
cuDNN v7.0.下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
这里要选的是 7.3.1 Runtime Library for Ubuntu 16.0 deb
同样的，假设下载目录是~/Downloads，在这里打开终端，之后输入以下命令：
sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
注意，上述命令中的可能会由于cudnn版本的细微差异而不同，注意tab键补齐就行。之后等待完成cuDNN的安装。
# 安装tensorflow-gpu
pip3 install tensorflow-gpu
就行。
# 注
运行 nvidia-smi 可以查看GPU状态，包括在第一步装完GPU驱动之后查看驱动是否安装成功。
但是走完上述流程后，smi查看却提示 driver/library version mismatch，然后找到了这篇解答： https://stackoverflow.com/questions/43022843/nvidia-nvml-driver-library-version-mismatch
重启大法好，什么也不用做，重启一下机器，一切就好了～
到这里就成功装上了 tensorflow-gpu，可以愉快地训练起来了 /(ㄒoㄒ)/~~