一： CUDA+CUDDN：

开始我装了CUDA9.1，后来发现tensorflow只支持CUDA到9.0

于是我又用.run方式安装了CUDA9.0(两者共存方法)，和对应的CUDDN

把下载的几个run文件拖到终端里即可完成cuda安装，提示安装显卡驱动的时候选no,其他默认。

最后sudo gedit ~/.zshrc

添加如下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

进入CUDDN的安装路径

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*

Nvidia显卡驱动安装（必须在CUDA安装完成后，否则会报错，开不开机）

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

二：Tensorflow

pip install tensorflow-gpu==1.8即可， 但由于网速原因，下载的时候会报一堆错， 所以我复制它下载的地址， 打开WIN10系统将它下载到本地，然后在pip install ...成功安装。

import tensorflow的时候又报了一堆错, 在网上查来查去发现这个命令可以解决：

sudo rm -rf ~/.nv/

测试是否安装成功：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
结果：Hello, TensorFlow!`

这样一来，原来我cuddn样本也能运行了！(其实是我是先从这搜的问题:

CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

)

一切都完美解决了！

三：CONDA

正常安装后，需要在zsh中配置一下环境变量：

export PATH=/home/destiny/anaconda3/bin:$PATH

之后就可以用conda pip 命令了！