tensorflow cuda 7.5

1、安装Cuda SDK

官网下载和安装Cuda Toolkit，选择合适的系统版本下载，本文为介绍基于ubuntu系统的版本，个人建议下载runfile(local)的Installer Type。关于显卡驱动的安装可以参见（链接-安装最新Nvidia显卡驱动 ）

如果下载文件runfile(local)，大小约为1G+，文件名称格式为‘cuda_x.x.xx_linux.run’（其中x为数字，表示版本），按照下载页面安装指导安装即可。
#shell
sudo Run `sudo sh cuda_x.x.xx_linux.run`1212

安装过程中会设置安装路径，如果是7.5版本，那么默认安装在路径‘/usr/local/cuda-7.5’,并在‘/usr/local/cuda’做一份映射，此项为可选项目，如果不想覆盖前版，可以不做映射。

安装完成需要添加路径，特别是在安装不同版本的cuda共存情况下。需要在profile或.bashrc中添加一下内容：
#添加cuda路径
PATH=$PATH:/usr/local/cuda-7.5 (CUDA安装路径)
#添加lib路径
LD_LIBRARY_PATH=$LA_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-7.5/lib64
#-----------#
#如果做了映射，也可以使用以下内容
PATH=$PATH:/usr/local/cuda
#添加lib路径
LD_LIBRARY_PATH=$LA_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64123456789123456789

2、安装cuDNN

官网下载和安装cuDNN，择合适的系统版本下载，需要注意的是，版本的选择与已经安装的Cuda Toolkit版本有关，否则会报错。
#版本不对可能引发的错误提示
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:286] Loaded cudnn library: 5005 but source was compiled against 4007. If using a binary install, upgrade your cudnn library to match. If building from sources, make sure the library loaded matches the version you specified during compile configuration.1212

下载的文件名为，‘cudnn-#.#-Linux-x64-v*.tgz’，大约80M左右，其中#.#为版本号–如‘8.0’，v*为版本–如‘v5’。
tar xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v4.tgz
#注意cuda路径，与之前安装路径一致
sudo cp cudnn-7.0-linux-x64-v4/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-7.0-linux-x64-v4/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*1234512345

cuDNN安装完成

3、配置tensorflow

如果tensorflow是使用whl文件安装，需要下载源码进行配置，官网推荐下载地址Tensorflow
或者使用命令下载

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　　首先下载anaconda 在此需要记住,安装的是4.2版本,4.3的话,会有很多坑,问题无法解决,在这里可以去anaconda 官网下载,如果觉得慢的话,可以考虑到清华的anaconda源里面下载记住 anaconda-4.2.1

之后进行anaconda的安装,一路点击next就可以了,安装完毕之后,在cmd中输入python,就可以看到anaconda 安装成功

之后用管理员身份运行cmd程序,这里是需要的,避免一些权限的错误

安装pip,到网上去搜索pip的安装包,解压缩之后,到目录下执行python setup.py install,完成安装,pip版本最好是8.0.1以上的,最好是9.0

之后进入到anaconda的安装目录中,cd c:\program files\anaconda3,
然后开始安装tensorflow cpu 一键安装

一般cpu可以直接安装
步骤阅读
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之后我们在python环境下输入import tensorflow as tf就可以了执行一些简单命令了