系统环境： ubuntu16.04lts系统、geforce630M 显卡
参考：安装Anaconda2及tensorflow-CPU版
参考：查看GPU等硬件或系统信息
安装tensorflowGPU版本
1.安装Anaconda
官方下载链接：[选择匹配自己系统环境的版本](https://www.continuum.io/downloads)
个人百度云盘下载链接：
- 打开terminal，输入如下命令，然后按 enter
- 阅读提示，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:$PATH
Thank you for installing Anaconda2!没有注意这个信息，没有管，结果安装完anaconda后，不能使用，是由于，Anaconda的bin路径并没有被添加到PAHT环境变量中，所以需要在命令行中输入如下命令：
export PATH=/home/yourUserName/anaconda2/bin:$PATH
即将anaconda的bin路径添加到环境变量PATH中
如果上述情况仍然没有作用：那么修改文件/etc/profile
vi /etc/profile
export PATH 更改为：
export PATH="/home/username(你的用户名)/anaconda2/bin"其他修改path的方法：修改PATH
2.安装Pytorch
特别注意：刚刚安装好Anaconda2后，需要重新打开一个terminal窗口，进行后续操作
参考：安装Pytorch
- 注意选择，要是GPU可以被支持 选择CUDA8.0执行以下命令：
conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith- 其他情况执行以下命令：
conda install pytorch torchvision -c soumith3.安装tensorflow GPU版
- 安装CUDA8.0
单纯的下载后安装基本无法成功，安装文件有1.8G，参考：Installer-type选择deb（network）
参照下图：
执行以下语句：
Installation Instructions:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda- 安装cudnn
下载cuDNN:官网地址选择v5.1
百度云下载地址：cuDNNv5.1
执行以下命令：
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安装tensorflow
首先新建一个conda环境，命名为tensorflow,如果之前已有tensorflow那么就命名为tensorflowGPU
conda create -n tensorflow Python=2.7
#激活以上环境，并在以上环境中安装tensorflow；（其实就是把../anaconda2/tensorflow 放在PATH 中）
source activate tensorflow
#由于使用conda安装的tensorflow只有CPU版本，所以我们使用pip安装，
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安装。使用完毕后，需要关闭tensorflow环境
source deactivate4.在jupyter环境中使用tensorflow模块
参考：https://stackoverflow.com/questions/37061089/trouble-with-tensorflow-in-jupyter-notebook
source activate tensorflow
conda install ipython
pip install jupyter
若以上执行步骤中出现CondaHTTPError & HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.SSLError(SSLError(SSLError
那么可以修改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
这样就可以成功安装ipython，参考1：https://conda.io/docs/install/central.html#ssl-verification
参考2：https://conda.io/docs/config.html#channel-locations-channels
conda config –show 查看目前配置文件状态
没有验证后进行安装
source activate tensorflow
conda install ipython
如果使用pip命令中出现 缺少 socks support 那么做以下操作：
参考：https://stackoverflow.com/questions/40926018/pip-install-doesnt-work-invalidschema-missing-dependencies-for-socks-support
查看当前协议设置
printenv | grep -i proxy
如果有内容，则到搜索中 搜索网络，找到代理设置，设置为无，应用到整个系统，然后再查看当前协议设置
然后安装jupyter
source activate tensorflow
pip instal jupyter
当输入 which ipython 得到 /home/username/anaconda2/envs/tensorflow/bin/ipython
which jupyter 出现： /home/vitamin/anaconda2/envs/tensorflow/bin/jupyter时说明 此时运行jupyter 可以使用tensorflow模块了
5.Anaconda中(Python2和Python3)的切换
参考：在anaconda2中安装python3
windows环境下py2和py3共存及管理包等
安装包：
使用conda命令进行一些包的安装和更新，不要担心，so easy！
conda list
列出所有的已安装的packages
conda install name
name是需要安装packages的名字，比如，我安装numpy包，输入上面的命令就是：
conda install numpy
单词之间空一格，然后回车，输入y就可以了注意：在windows系统中：直接用命令：activate py3；激活python3系统。
6.测试
进入以下目录并执行python命令，如下，进行测试
cd …/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/mnist
python convolutional.py