一嘱巾、設(shè)備是否支持
?在終端中輸入： $ lspci | grep -i nvidia 官扣，會(huì)顯示自己的NVIDIA GPU版本信息
二、禁用nouveau
終端中運(yùn)行：$ lsmod | grep nouveau裕菠，如果有輸出則代表nouveau正在加載阎姥。
三、運(yùn)行cuda.run 文件
會(huì)出現(xiàn)依賴錯(cuò)誤：
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev
sudo apt-get install?libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa
sudo apt-get install?libglu1-mesa-dev
把InstallUtils.pm 文件復(fù)制到
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base/ 文件夾中
重新運(yùn)行安裝文件拨扶，添加參數(shù)
./cuda.run --override --toolkitpath=/home/XXX/local/cuda-8.0
安裝過程中不安裝英偉達(dá)驅(qū)動(dòng)凳鬓，不創(chuàng)建軟鏈接，其余默認(rèn)yes患民。
安裝成功
在.bashrc文件尾部中添加：
export PATH=/home/solar/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/solar/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
終端輸入 nvidia-smi 檢測(cè)是否成功
解壓cudnn.tgz文件,
sudo cp cudnn.h /home/solar/local/cuda-8.0/include/? ??
sudo cp lib* /home/solar/local/cuda-8.0/lib64/? ? ? ??
安裝anaconda
直接運(yùn)行.sh文件缩举，安裝成功
輸入 conda info -e 查看是否安裝成功
添加源：
conda config --add channels 'http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes
PS：服務(wù)器沒辦法解析域名 ，創(chuàng)建環(huán)境的時(shí)候總是提示網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤。仅孩。托猩。
修改resolv.conf
添加nameserver 8.8.8.8
或者nameuser 114.114.114.114
創(chuàng)建新的conda環(huán)境：
conda create -n transorflow python=python3.6
使用新的環(huán)境：
source activate tensorflow
然后：
pip install tensorflow_XX.whl
完成后進(jìn)入python?
輸入
import tensorflow as tf
hello=tf.constant('hello,Tensorflow')
sess=tf.Session()
print sess.run(hello)
輸出 hello,Tensorflow則成功
