安裝環境：
Ubuntu 18.04.1 LTS + miniconda 3.0
準備安裝：
Tensorflow-GPU 1.3
預想的操作步驟：
conda create -n tensorflow_gpu pip python=3.5
source activate tensorflow_gpu
pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.3.0
碰到的問題：
ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
解決辦法：
這個是cuda和cuDNN沒裝的原因（網上教程說用conda裝1.3版的Tensorflow-GPU會自動安裝cuda和cuDNN，這裏我也不知道爲什麼我的沒有自動安裝，猜測可能的原因有兩個：需要指定conda的下載源，或者是因爲用的是開源的顯卡驅動而非Navida的專用顯卡驅動）
總之，百度cuda和cuDNN的安裝方法，一堆教程，一般分爲三步：先裝顯卡驅動，再裝cuda，最後裝cuDNN
於是開始裝顯卡驅動，有通過各種命令裝的，要禁用nouveau什麼的，有圖形界面安裝的，當然是選擇怎麼方便怎麼來啦。
預想的裝顯卡驅動過程：
1、“應用程序”->“軟件和更新”->"附加驅動"
2、選擇一個專有驅動，然後重啓電腦
碰到的問題：
重啓電腦後一直閃屏進不去系統
解決辦法：
這個問題剛碰到的時候急得要死，進不去系統可是最麻煩的事，僅次於沒有聯網（只有先上網才能百度、谷歌解決辦法呀），不過辦法總是有的，用手機百度，發現碰到跟我一樣問題的人還真不少，有按教程做了碰到這個問題的，有換顯卡驅動碰到這個問題的，有好奇寶寶想改驅動設置的。解決方法也搜了一堆，感覺好像都跟我的情況不太相同，試了一兩個沒效果。突然想到在驅動安裝完成的時候提示我有secure boot，讓我設置密碼，想想有可能跟這個有關，於是進入BIOS，關掉secure boot，重啓電腦後順利進入系統。這裏沒完全想明白爲什麼會這樣，有可能是因爲專有驅動的代碼沒開源，系統認爲不安全？
進入系統後測試驅動安裝結果，顯示安裝成功。接着需要裝cuda和cuDNN，這兩個之間有版本的要求，根據我的tensorflow版本，選擇安裝cuda 8.0 和cuDNN 6.0。同樣，網上一堆教程教你怎麼從官網下載，怎麼安裝。於是開始下cuda 安裝包，太大了1個多G，下的時候想到conda不是有自動安裝的嘛，說明應該不用那麼麻煩，再百度搜conda安裝cuda，果然有：
conda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn=6.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/
這裏需要先設置清華的下載源，由此想到最開始我可能沒有指定下載源，所以沒自動安裝。於是輸入幾個命令，順利安裝成功。接下來是測試Tensorflow，果斷的又報錯了
undefined symbol: cuDevicePrimaryCtxRetain
接着百度、谷歌一頓搜，發現可能原因是cuda和cuDNN不兼容，經過嘗試發現我選擇的版本是兼容的，那麼會不會是顯卡驅動不兼容？於是回到“附加驅動”，選了tested版本的navida-driver-390選項，不放心驅動是否更改成功，重啓了一次電腦，再測試Tensorflow，終於沒有報錯了。