聲明：本文系作者安裝筆記，親測沒有問題。如果你在安裝過程中有任何問題，可以私信我。
使用清華大學開源軟件鏡像方法:
sudo pip3 install --ignore-installed --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.5.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
或者
sudo pip3 install --ignore-installed --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.5.0rc1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
1、重指定系統默認 Python
在命令提示符中輸入：sudo rm /usr/bin/python 移除默認的python2.7
輸 入：sudo ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python 指定python3.6爲默認python
並 通 過：python -V 檢查系統默認指定Python版本
2、ubuntu18.04進行Nvidia顯卡配置
step 1：首先，檢測你的NVIDIA圖形卡和推薦的驅動程序的模型。
執行命令：
ubuntu-drivers devices
step2: 禁用 nouveau 安裝 nvidia顯卡驅動
（1）卸載原先NVIDIA驅動
sudo apt-get --purge remove nvidia-*
（2）需要禁用nouveau，只有在禁用掉nouveau後才能順利安裝NVIDIA顯卡驅動。
禁用方法就是在/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件中添加一條禁用命令。
首先，需要打開該文件，通過以下命令打開:
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
輸入密碼後在最後一行加上:
blacklist nouveau
是將Ubuntu自帶的顯卡驅動加入黑名單，Ctrl+C保存。
注意此時還需執行以下命令使禁用 nouveau 真正生效終端輸入：
sudo update-initramfs -u
（3）sudo reboot重啓
step3：下載驅動。
先到NVDIA官網查看對應的驅動程序的版本 https://www.nvidia.cn/Download/driverResults.aspx/137427/cn ，下載保存在主目錄下，後面在便於安裝(因爲中文版本的ubuntu18在文字界面是亂碼)。
安裝顯卡驅動要先切換到文字界面，(按Ctrl+Alt+F1~F6).所以，啓動電腦後，首先，先進入文字界面；
然後，
sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run
按照提示一步步來完成後；再次，
sudo reboot
安裝完成之後輸入以下指令進行驗證：
sudo nvidia-smi
若列出了GPU的信息列表則表示驅動安裝成功。
Step4:下載CUDA9.0和cuDNN7.3.
到NVIDIA官網下載相應的CUDA版本的run文件: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1704&target_type=runfilelocal
Download Installers for Linux Ubuntu 17.04 x86_64：cuda_9.0.176_384.81_linux.run
下載：https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.3.0/prod/9.0_2018920/cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.0.29
cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.0.29.tgz
Step5: GCC和g++降級
由於CUDA9.0僅支持GCC6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04預裝GCC版本爲7.3，
故手動進行降級：
sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.8
裝完後進入到/usr/bin目錄下
ls -l gcc*
會顯示以下結果:
lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 16 18:16 /usr/bin/gcc -> gcc-7.3
發現gcc鏈接到gcc-7.0, 需要將它改爲鏈接到gcc-4.8，方法如下:
sudo mv gcc gcc.bak #備份
sudo ln -s gcc-4.8 gcc #重新鏈接
同理，對g++也做同樣的修改：
sudo ls -l g++*
會顯示以下結果:
lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 15:17 g++ -> g++-7.3
需要將g++鏈接改爲g++-4.8:
sudo mv g++ g++.bak #備份
sudo ln -s g++-4.8 g++ #重新鏈接
再查看gcc和g++版本號：
sudo gcc --version
sudo g++ --version
均顯示version 4.8 ，說明安裝成功。
Step6: 輸入命令安裝CUDA9.0
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
需要注意的是，之前已經安裝過顯卡驅動程序，故在提問是否安裝顯卡驅動時選擇no,其他選擇默認路徑或者yes即可。
安裝完成以後，在/usr/local目錄下存在cuda和cuda-9.0兩個文件夾。
安裝完畢之後，將以下兩條加入.bashrc文件中.
sudo vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:$PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存繼續運行：
source ~/.bashrc
Step7：安裝Cudnn7.3
將cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.0.29.tgz先解壓，然後將其中的內容複製到CUDA安裝文件夾裏面.
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*
Step8: 恢復gcc-7.3和個g++-7.3
切換到目錄/usr/bin下，
ls -l gcc*
會顯示以下結果:
lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 16 18:16 /usr/bin/gcc -> gcc-4.8
發現gcc鏈接到gcc-4.8, 需要將它改爲鏈接到gcc-7.3，方法如下:
sudo rm gcc #刪除
sudo mv gcc.bak gcc #恢復備份
用同樣的方法恢復g++-7.3.
sudo gcc --version
sudo g++ --version
Step9:安裝tensorflow-gpu-1.5.0
sudo apt-get install python3-pip
使用清華大學開源軟件鏡像
sudo pip3 install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.5.0rc1-cp36 -cp36m-linux_x86_64.whl
Step10:驗證安裝
在python3中輸入以下代碼
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('hello tensorflow')
>>> with tf.Session() as sesh:
... sesh.run(hello)