该过程包含了装GCC、CUDA、CuDNN、Anaconda、TensorFlow的过程。
首先了解下，装完Ubuntu之后，需要进行的几个步骤：
1、修改root密码
首先，在shell中输入sudo su，接着输入root的密码，进入了终端的root权限了。
输入sudo passwd输入一次旧密码，两次新密码，就可以成功修改旧密码了。
在root用户下做完需要root权限的操作后，用exit/logout命令，或Ctrl+D退出root用户，返回到当前登陆用户。

2、修改IP地址
sudo vi /etc/network/interfaces修改IP地址，IP地址前的关键字改成static，否则IP地址并不固定。然后sudo reboot。

3、配置代理
sudo vi /etc/apt/apt.conf，设置http(s)_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx:xxx， 用于穿透网关。

4、更新source.list
sudo apt-get update（注意后面不跟安装包了），更新完后，就可以用sudo apt-get install xxx安装新的软件包了。

5、挂载硬盘
sudo fdisk -l
sudo fdisk /dev/sdb p/n/w
sudo mkfs -t ext4 /dev/sdb/
sudo e2label /dev/sdb/ /data
sudo mkdir /data
sudo vi /etc/fstab，修改LABEL=/data /data ext4 defaults 0 2
sudo reboot

6、安装GCC
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get dist-upgrade
sudo apt-get install make

7、安装CUDA
下载安装文件cuda-8.0.xxx.sh
sudo sh cuda-8.0.xxx.sh
添加PATH、LD_LIBRARY_PATH:
vi ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/cuda-8.0.xxx/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0.xxx/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0.xxx/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
source ~/.bashrc
nvcc -V (--version)验证nvidia-cuda-toolkit验证版本
安装完后，通过sudo nvidia-smi -pm 1或nvidia-smi来验证
而nvidia-smi pmon实时查看显卡sm、memory消耗情况
卸载cuda过程为：
cd /usr/local/cuda/bin
sudo ./uninstall_cuda_8.0.xxx.pl

8、安装CuDNN
官网下载安装文件cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd cudnn-8.0-linux-x64-v5.1
sudo cp ./include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp ./lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo ln -s libcudnn.so libcudnn.so
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5.1.10
sudo ln -s libcudnn_static.a libcudnn_static.a
将/usr/local/cuda添加到/etc/ld.so.conf中，执行sudo ldconfig
PS：CuDNN是专门针对深度学习框架设计的一套GPU计算加速方案，支持的Deep Learning框架包括TensorFlow、Caffe、Torch、MXNet等。安装CuDNN的基本原理是把头文件cudnn.h添加到系统能找到的include文件夹里，把lib文件添加到系统能找到的lib文件夹里。

9、Anaconda安装
Anaconda整合了常用的python科学计算包，包括numpy、scipy、matplotlib等等。
官网http://continuum.io/downloads 下载安装文件，注意选择python版本对应的安装文件
bash Anaconda-x.x.x-linux-x86_64.sh，选择相应的目录进行安装
在询问是否把anaconda的bin添加到用户的环境变量中时，选择yes
source ~/.bashrc，使添加到.bashrc中的环境变量生效
conda list，可查看安装了哪些包
conda update conda
conda install accelerate
conda install iopro，安装其他的包
conda update matplotlib，更新安装的包
conda install numpy=2.1.0
conda update numpy=2.1.0，安装和更新指定版本的包
conda update numpy --no-update-dependencies，默认conda总是同时更新和包有关联的其他包（等价于--update-dependencies），--no-update-dependencies让conda不更新相关联的包
conda update --channel https://xxx.xxx.xxx.xxx/numpy.xxx， 来指定从哪个地址下载
conda install -c spyder-ide spyder=3.0.0，加-c表示从http://anaconda.org 下载资源包
下载或更新中间出错时，手动下载放到/Anaconda/pkgs里面，再重新更新。如果卡机，shell重新打开后，conda clean --lock，再重新运行安装或更新命令。

10、TensorFlow安装
官网下载安装文件tensorflow-xxx.xxx.xxx.whl， 根据需求选择CPU或GPU的版本。
pip install tensorflow-xxx.xxx.xxx.whl
安装完成后，python进入python环境

import tensorflow as tf
tf.version，查看安装的tensorflow版本
tf.path，查看tensorflow的安装目录
tf.Session()，查看CUDA、CuDNN是否安装正常

常见安装错误记录：
1）安装CUDA后，输入nvcc --version出现错误，则
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

2）安装完Anaconda后，输入conda，出现conda: command not found的错误，则
要把anaconda的PATH添加到.bashrc中，并且要source ~/.bashrc，即让添加的PATH即时生效。

3）出现“Import Error: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory”错误的时候，解决办法是将cuda-8.0下的一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下：
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo ldconfig

4）出现“Import Error: libcufft.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory”错误的时候，解决办法是将cuda-8.0下的一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下：
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcufft.so.8.0 /usr/local/lib/libcufft.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo ldconfig

5）出现“ImportError: /home/xxx/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so: undefined symbol: cuDevicePrimaryCtxRetain”错误的时候，则
在安装CUDA时，
Do you want to run nvidia-xconfig?
This will update the system X configuration file so that the NVIDIA X driver is used. The pre-existing X configuration file will be backed up. This option should not be used on systems that require a custom X configuration, such as systems with multiple GPU vendors.
(y)es/(n)o/(q)uit [ default is no ]: no
这里要选no
sudo vi /etc/profile添加：
export LD_LIBRARY_PATH=/lib:/lib64:/usr/lib:/usr/lib64:/usr/local/lib:/usr/local/lib64
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source /etc/profile
sudo ldconfig

6）出现“ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory”错误的时候，解决办法是安装cudnn-8.0的v5版本：
tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd cudnn-8.0-linux-x64-v5.1
sudo cp ./include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp ./lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo ln -s libcudnn.so libcudnn.so
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5.1.10
sudo ln -s libcudnn_static.a libcudnn_static.a
将/usr/local/cuda添加到/etc/ld.so.conf中，执行sudo ldconfig。
如果是文件权限（ls -al）的问题，则要先删除软连接：
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5.1.10
修改文件权限，重新建立软连接：
sudo chmod u=rwx, g=rx, o=rx libcudnn.so.5.1.10
sudo ln -s xxx xxx

7）出现“
modprobe: ERROR: could not insert 'nvidia_340_uvm': Invalid argument
xxx: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:405] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN
...
xxx: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:189]libcuda reported version is: 375.26.0
...”错误的时候，则
原因是有两个drivers，340和375，而用340并不兼容，所以卸载掉340。办法如下：
sudo apt-get remove nvidia-340

8）出现“Tensorflow ValueError: Tried to convert 'input' to a tensor and failed. Error: None values not supported.”错误的时候，则
是网络模型中定义的变量，在Forward-FeedBack里却没有，所以没有求导的结果，或者各个GPU上的变量长度不一致，导致有些变量没有求导的结果。