1.首先安装nvidia显卡驱动:

系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动(361)->应用更改

?2.下载CUDA8.0 地址https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download(需要登陆)

3.安装cuda 

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64?.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda?

4.下载cudnn,最好是v4版本 地址https:developer.nvidia.com/cudnn

5.把cudnn解压复制到cuda下

tar xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz

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*??

6.从源码安装tensorflow

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow?

进入tensorflow根目录(home下)运行./configure配置tensorflow

7.安装Bazel（最好下好了再安装，第二种方法，不然需要FQ）

http://www.bazel.io/docs/install.html?

安装其他依赖

sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel??

8.建立GPU支持（这里编译时候提示gcc版本太高，需要降级http://www.cnblogs.com/alan215m/p/5906139.html）

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer? 如发生错误可在后面加上--verbose_failures运行如下

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer? --verbose_failures

完成后运行

?bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu?

此程序会计算一个2*2矩阵的主特征值 输出如下

 

创建PIP安装包

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package?

--config=cuda表示支持gpu

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg?

sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl

OK,搞完收工??