安裝tensotflow、pytorch
更改下載源：（國外的服務器下載很慢）
也可以不用系統去選擇，手動選擇China裏面的源
安裝CUDA9.0
CUDA9.0下載地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal
假設我們把CUDA的安裝包下載到~/Downloads文件夾中。之後，在這裏打開終端，依次輸入下面的命令：
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
在CUDA完成安裝之後，還需要添加環境變量，打開終端，輸入下面的命令：
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
如果是64位系統，輸入：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
如果是32位系統，輸入：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
驗證是否安裝成功：
nvcc -V
出現下面的信息即成功：
上述過程完成了整個的CUDA9.0的安裝。
安裝cuDNN v7.0
cuDNN v7.0.下載地址：
https://developer.nvidia.com/cudnn
需要賬號密碼登錄
Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 9.0
cuDNN Library for Linux
需要與CUDA的版本相對應
下載完成以後將其解壓到Cuda的目錄當中，依次執行如下命令：
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz(自動補全自己的版本)
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
安裝Anaconda
Anaconda下載地址：
https://repo.continuum.io/archive/
5.2.0 —> python 3.6
4.2.0 —> python 3.5
注意：不要下載最新的，因爲tensorflow不支持python3.7
下載完後安裝：
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
閱讀說明書，一直按enter
輸入yes, yes
安裝完成，輸入conda -V，即可查看版本號
卸載anaconda
如果安裝錯誤想卸載可以使用以下方法，沒錯的可以跳過。
在ubuntu上卸載anaconda的步驟 ：
1）刪除整個anaconda目錄：
由於Anaconda的安裝文件都包含在一個目錄中，所以直接將該目錄刪除即可。到包含整個anaconda目錄的文件夾下，刪除整個Anaconda目錄：
rm -rf anaconda文件夾名
2）建議——清理下.bashrc中的Anaconda路徑：
1.到根目錄下，打開終端並輸入：
sudo gedit ~/.bashrc
2.在.bashrc文件末尾用#號註釋掉之前添加的路徑(或直接刪除)：
#export PATH=/home/lq/anaconda3/bin:$PATH
保存並關閉文件
3.使其立即生效，在終端執行：
source ~/.bashrc
4.關閉終端，然後再重啓一個新的終端，這一步很重要，不然在原終端上還是綁定有anaconda.
打開Jupyter Notebook:
這一步在安裝的過程中可以跳過。
打開 notebook 的方法非常簡單，只需在終端輸入
ipython notebook
Anaconda虛擬環境
建立虛擬環境：
conda create -n tensorflow python=3.6
tensorflow是虛擬環境的名字，可以自己隨便命名。
激活、退出環境：
source activate tensorflow
source deactivate
刪除虛擬環境：
conda remove -n tensorflow –-all (tensorflow是虛擬環境名稱)
安裝tersorflow-gpu版本：
(如果是在虛擬環境中執行的如下命令，則tensorflow就安裝在了虛擬環境中)
Python 2.7版本：
pip install tensorflow-gpu
Python 3.x版本：
pip3 install tensorflow-gpu
如下，加上 –upgrade 默認安裝最新版本（pip --upgrade用來批量更新過期的python庫）
Python 2.7版本：
pip install --upgrade tensorflow-gpu
Python 3.x版本：
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
若要安裝指定版本的tensorflow,則使用如下命令：
Python 2.7版本：
pip install tensorflow-gpu==1.1.0（1.1.0是tensorflow對應的版本號）
Python 3.x版本：
pip3 install tensorflow-gpu==1.1.0
(我的電腦默認的是anaconda帶的python3.6,所以用 pip install… 安裝的也是python3的tensorflow)
如果安裝速度慢，且沒法fanqiang的話，可以使用清華的源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==版本號
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==版本號
也可以是使用這個網站生成的命令來安裝：
網站地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/
卸載tensorflow
卸載（先進入到虛擬環境中，然後執行如下命令，就可以卸載該虛擬環境中的tensorflow）
pip uninstall tensorflow-gpu
pip3 uninstall tensorflow-gpu (如果是用pip3安裝的)
注意：不能安裝python3.7版本的tensorflow
安裝pytorch
如果電腦上已經安裝了tensorflow，那麼直接到pytorch的官網選擇對應的版本，複製安裝命令運行就可以了。