系統環境： ubuntu16.04lts系統、geforce630M 顯卡
參考：安裝Anaconda2及tensorflow-CPU版
參考：查看GPU等硬件或系統信息
安裝tensorflowGPU版本
1.安裝Anaconda
官方下載鏈接：[選擇匹配自己系統環境的版本](https://www.continuum.io/downloads)
個人百度雲盤下載鏈接：
- 打開terminal，輸入如下命令，然後按 enter
- 閱讀提示，按 enter–>q–>yes–>yes
- 注意：
Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location
to PATH in your /home/tingting/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>
You may wish to edit your .bashrc or prepend the Anaconda2 install location:
$ export PATH=/home/tingting/anaconda2/bin:$PATH
Thank you for installing Anaconda2!沒有注意這個信息，沒有管，結果安裝完anaconda後，不能使用，是由於，Anaconda的bin路徑並沒有被添加到PAHT環境變量中，所以需要在命令行中輸入如下命令：
export PATH=/home/yourUserName/anaconda2/bin:$PATH
即將anaconda的bin路徑添加到環境變量PATH中
如果上述情況仍然沒有作用：那麼修改文件/etc/profile
vi /etc/profile
export PATH 更改爲：
export PATH="/home/username(你的用戶名)/anaconda2/bin"其他修改path的方法：修改PATH
2.安裝Pytorch
特別注意：剛剛安裝好Anaconda2後，需要重新打開一個terminal窗口，進行後續操作
參考：安裝Pytorch
- 注意選擇，要是GPU可以被支持 選擇CUDA8.0執行以下命令：
conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith- 其他情況執行以下命令：
conda install pytorch torchvision -c soumith3.安裝tensorflow GPU版
- 安裝CUDA8.0
單純的下載後安裝基本無法成功，安裝文件有1.8G，參考：Installer-type選擇deb（network）
參照下圖：
執行以下語句：
Installation Instructions:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda- 安裝cudnn
下載cuDNN:官網地址選擇v5.1
百度雲下載地址：cuDNNv5.1
執行以下命令：
tar xvzf cudnn-8.0-Linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn.so* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so*- 用Anaconda安裝tensorflow
首先新建一個conda環境，命名爲tensorflow,如果之前已有tensorflow那麼就命名爲tensorflowGPU
conda create -n tensorflow Python=2.7
#激活以上環境，並在以上環境中安裝tensorflow；（其實就是把../anaconda2/tensorflow 放在PATH 中）
source activate tensorflow
#由於使用conda安裝的tensorflow只有CPU版本，所以我們使用pip安裝，
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
#如此，便完成GPU版本的tensorflow安裝。使用完畢後，需要關閉tensorflow環境
source deactivate4.在jupyter環境中使用tensorflow模塊
參考：https://stackoverflow.com/questions/37061089/trouble-with-tensorflow-in-jupyter-notebook
source activate tensorflow
conda install ipython
pip install jupyter
若以上執行步驟中出現CondaHTTPError & HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.SSLError(SSLError(SSLError
那麼可以修改conda的配置文件/home/yourusername/.condarc如下：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true
ssl_verify: False
這樣就可以成功安裝ipython，參考1：https://conda.io/docs/install/central.html#ssl-verification
參考2：https://conda.io/docs/config.html#channel-locations-channels
conda config –show 查看目前配置文件狀態
沒有驗證後進行安裝
source activate tensorflow
conda install ipython
如果使用pip命令中出現 缺少 socks support 那麼做以下操作：
參考：https://stackoverflow.com/questions/40926018/pip-install-doesnt-work-invalidschema-missing-dependencies-for-socks-support
查看當前協議設置
printenv | grep -i proxy
如果有內容，則到搜索中 搜索網絡，找到代理設置，設置爲無，應用到整個系統，然後再查看當前協議設置
然後安裝jupyter
source activate tensorflow
pip instal jupyter
當輸入 which ipython 得到 /home/username/anaconda2/envs/tensorflow/bin/ipython
which jupyter 出現： /home/vitamin/anaconda2/envs/tensorflow/bin/jupyter時說明 此時運行jupyter 可以使用tensorflow模塊了
5.Anaconda中(Python2和Python3)的切換
參考：在anaconda2中安裝python3
windows環境下py2和py3共存及管理包等
安裝包：
使用conda命令進行一些包的安裝和更新，不要擔心，so easy！
conda list
列出所有的已安裝的packages
conda install name
name是需要安裝packages的名字，比如，我安裝numpy包，輸入上面的命令就是：
conda install numpy
單詞之間空一格，然後回車，輸入y就可以了注意：在windows系統中：直接用命令：activate py3；激活python3系統。
6.測試
進入以下目錄並執行python命令，如下，進行測試
cd …/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/mnist
python convolutional.py