Ubuntu16.04.2 命令行安装tensorflow GT1030显卡

0 序言

    系统选择的是Ubuntu16.04.2，硬件设备是GT1030（低端中的低端）。你问我为啥要买这个显卡？我只想告诉你我有一台11年的老电脑，不想浪费了，而且还是小机箱，所以就便宜买了个1030，也不用外接显示器了。整个安装过程都是SSH上完成的，感觉还是蛮方便。

1 安装ubuntu并下载Nvidia提供的文件

    安装Ubuntu不啰嗦了，正常流程即可；安装完成后首先apt源可以设置下，然后再安装个gcc-4.9.3。我安装的是gcc-4.9.3，貌似有说5以上都是不行的，需要降级；不过我的Ubuntu是最缩减版本，所以啥都没有，直接安装gcc即可；需要下载的文件有：

NVIDIA-Linux-x86_64-381.22.run 驱动cuda_8.0.61.2_linux.run cuda8.0补丁cuda_8.0.61_375.26_linux.run cuda8.0 libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb cudnnlibcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb cudnn-devcudnn_install-2.txt 大概是安装说明libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb cudnn-doc

2 安装Nvidia驱动

    安装驱动之前首先还是要去掉之前的驱动并且关闭nouveau驱动；这一块的内容可以参考链接：http://blog.csdn.net/cosmoshua/article/details/76644029 ；能够看到上述文章中的最后一步即可认为驱动安装完成；

3 安装cudnn

    这个由于都是deb包，所以可以直接dpkg -i xxxx.deb就行了。我先安装的libcudann6_6.0.21 ,再安装的dev，doc不知道为啥装不上，也就算了；这里也有参考： https://segmentfault.com/a/1190000008234390 ；

4 安装Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

    这个也没啥好说的，直接bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh按照步骤完成python3的安装；注意最后一步一定要python所在的目录放在PATH里面，否则无法调用。安装完成后我们可以使用pip工具安装tensorflow-gpu，可以使用（稍微快一点）：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu

    安装完成后进入python后import tensorflow还是会报错的。是cuda的PATH问题，所以还需要再次调整LD_LIBRARY_PATH和CUDA_HOME：

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

    上面这个/usr/local/cuda-8.0一般都是大家常常选择的目录，但是也有个软链接从/usr/local/cuda 链接到该目录，也可以直接使用/usr/local/cuda，一样的。将上面这句shell写入.bashrc中，并且source一样，再次尝试就万事都OK啦！

其实还是蛮简单的。当然学习的路途还是蛮漫长的，我就是瞎玩玩。
对了，经过我的尝试，我发现GT1030 cuda的兼容性是6.1；