這幾天在安裝TensorFlow，看了很多教程，方法也試了幾種。

最后還是用pip安裝成功的，過程如下。

1.安裝ubuntu后在? 系統設置-軟件與更新-附加驅動 里，更新N卡驅動。

(N卡官網下載run格式驅動手動安裝比較麻煩，需要關閉X server，并禁止系統自帶的開源驅動)

按照提示，重啟。重啟之后，終端輸入nvidia-smi，可以看到GPU的信息。

2.N卡開發者官網下載CUDA deb格式安裝包，這里注意，CUDA、cudnn、TensorFlow之間版本有要求。我最后使用的是cuda8.0+cudnn6.0+TensorFlow1.4

下載cuda的deb格式安裝包，然后安裝

#進入下載文件所在目錄，執行下列命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

3.N卡開發者官網下載cudnn，需要注冊并填寫一個問卷。

#進入下載文件所在目錄，執行下列命令：

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

#退到根目錄，運行下面語句：

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.配置環境變量：

#退到根目錄，執行：

sudo vim ~/.bash_profile

#文件中追加以下內容

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

#保存退出文件

#根目錄終端執行：

source ~/.bash_profile

5.安裝pip

sudo apt-get install python-pip python-dev

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

6.安裝CUDA依賴庫

sudo apt-get install libcupti-dev

7.安裝TensorFlow

sudo -H pip install tensorflow-gpu==1.4 #我選擇了1.4帶GPU的版本

根據實際情況，可以選擇python3 或 python2，選擇CPU版本或GPU版本

pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.7

pip3 install --upgrade tensorflow # for Python 3.n

pip install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 2.7 and GPU

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.n and GPU

8.測試

執行以下python語句

import tensorflow as tf

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

如果輸出GPU的型號和信息，則表示安裝成功~~

總結：

1.源碼安裝tensorflow經常出現各種問題...嘗試了幾次都失敗了，后來改用pip

2.注意cuda、cudnn、TensorFlow之間的版本要求，版本不對安裝后運行py文件引入tensorflow時會報IOimport錯誤。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pip安装deb_趟坑：使用pip安装TensorFlow的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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