爲深度學習所用，博主預想在Ubuntu16.04上安裝 顯卡驅動 + CUDA + cuDNN + Tensorflow-gpu + Keras + PyCharm，參考了衆多資料，最終成功將所有軟件安裝完畢，且能成功運行使用。該篇博客介紹了安裝以上軟件的前期準備工作需知，亦可通過下方鏈接查看其他步驟的安裝教程。
前期說明及版本對照
安裝 Tensorflow-gpu 與 Keras（附測試）
前期說明
1、虛擬機使用 CUDA 問題
CUDA需要使用電腦的物理顯卡，而在某些虛擬機中無法調用本機的物理顯卡，僅能使用其提供的虛擬顯卡，因此無法使用CUDA，例如VMware，但也有某些虛擬機能夠使用電腦的物理顯卡，不過，虛擬機的性能相對較低，對後期實驗的效率有較大影響，推薦使用本身系統爲Ubuntu的電腦或安裝雙系統使用。博主的另一篇博文 Windows系統下，Ubuntu安裝至移動硬盤（簡單分析與詳細安裝教程）提供了在移動硬盤中安裝Ubuntu系統的方法，若有需要，可以借鑑。
2、版本問題
雖然許多博客都有強調 CUDA 與 cuDNN 或與 Tensorflow 需要對應版本的問題，但經博主安裝後發現，不僅僅是這三個軟件需要安裝對應版本，顯卡驅動、CUDA、cuDNN、Tensorflow-gpu、Keras、Python、GCC 這7類都必須實現版本一一對應，否則會產生一系列似是而非的錯誤。具體的版本對應，博主會在本教程中列出。
3、檢查電腦配置
某些博客在安裝之前都強調需要檢查自己電腦的一些配置，例如顯卡爲單顯卡還是雙顯卡、顯卡種類是否符合安裝要求等。其實不同的安裝方法對這些配置的要求並不相同，但以防萬一，檢查配置總是萬無一失的。
檢查顯卡配置可參考：Ubuntu如何正確地切換Intel和Nvidia顯卡
若上方的網址未有響應，可使用該網址：Ubuntu如何正確地切換Intel和Nvidia顯卡
在終端中可使用以下命令查看電腦中有哪些顯卡：
lspci -k | grep -A 2 -i "VGA"
博主個人認爲該條命令無法查看電腦中的全部顯卡，例如博主在終端執行該命令後的結果如下圖，圖中顯示了Intel顯卡，但博主電腦中的Nvidia顯卡沒有顯示，但不排除博主將Nvidia顯卡關閉了所以無法顯示的情況。
若與博主出現以上相同的情況也無需擔心，可使用以下命令查看電腦中是否有Nvidia顯卡：
lspci | grep -i nvidia
該命令將會顯示出電腦可使用的Nvidia顯卡的簡單信息，例如博主的：
而後可通過CUDA官網提供的方法，檢查你的顯卡能否支持CUDA的使用，官網網址：Frequently Asked Questions（將滾動條拉到最底，在該頁面下方有相關回答）
在安裝過程中還有其他需要查看的配置，會在而後的教程中說明，Nvidia顯卡的支持保證了能否使用CUDA，如果連該條件都無法滿足，也無需查看其他配置了。
4、Anaconda圖形界面一站式安裝
博主查閱許多資料，發現有提供 Anaconda 圖形界面自動安裝CUDA+cuDNN+Tensorflow的方法，博主也嘗試過該方法，但不知是博主的Anaconda圖形界面安裝有問題，還是其他的原因，在正式安裝前，Anaconda會顯示將自動安裝的CUDA與cuDNN版本信息，博主無論安裝任何版本的Tensorflow，CUDA與cuDNN的版本都是不正確的，所以博主最終放棄了這種方法，如果有想嘗試的同僚可以參考：Ubuntu搭建TensorFlow GPU環境——無錯詳細完整版
版本對照
在安裝之前，請確定顯卡驅動、CUDA、cuDNN、Tensorflow-gpu、Keras、Python、GCC的版本，最好記錄在TXT文件中，防止版本安裝錯誤，卸載重裝的問題！！！
對於CUDA、cuDNN、Tensorflow-gpu、Python、GCC的版本，Tensorflow的官網提供了部分對照版本：經過測試的構建配置（將滾動條拉到最底，在該頁面下方有相關表格，博主直接將其截取了一份）
CUDA與cuDNN的版本某些僅顯示了一個整數，例如cuDNN版本爲7，但實際上7.4版本的cuDNN也是支持的，在cuDNN的官網中提供了某些版本的對應下載選項（官網網址：cuDNN Archive）
在某些博客中也提供了官網未提供的其他對應版本，這裏就不一一寫出，需要的同僚可以自行搜索。
顯卡驅動的版本是與CUDA版本對應的，在Nvidia的官網中提供了對應版本（官網網址：CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions，拉動滾動條，可找到對應的表格，博主直接將其截取了一份）
顯卡驅動的版本號對於不太熟悉的同僚可能會覺得有點奇怪，對於該教程而言，只需記下版本的編號，代表的含義可以不用理會
Keras的版本與Tensorflow和Python相關，博主找到了一個網址，提供了其對應的關係（網址：Environments，因提供的表格內容過多，博主僅截取了一部分內容）
在安裝之前一定要確定配置的各個版本，Python的版本博主推薦3.6，該版本也是博主安裝教程中使用的版本
