1.cuDNN 下载安装
网站：https://developer.nvidia.com/cudnn
需要先注册才能下载；
我选择的是cuCDD v5.1 for Linux
解压和拷贝目录：
tarxvzfcudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz#这里要注意你下载的版本，需要解压你下载的对应版本的文件#解压后的文件夹名字是cuda
sudocp cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include
sudocp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudochmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
2.Anaconda下载与安装
下载地址： http://continuum.io/downloads.html
我选择是forLinux Python 2.7 （做深度学习用）
安装
bashAnaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
官方不推荐使用root安装,除非实在有必要.
安装完后，打开终端:
conda update conda
检查安装情况并升级到最新版本
3.使用Anaconda安装tensorflow
因为Anaconda可以很方便的管理tensorflow库
创建tensorflow和python=2.7的anaconda环境并进入环境
condacreate -n tensorflow
condacreate -npython=2.7
sourceactivate tensorflow（激活环境）
安装tensorflow（我选择是支持GPU的）
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install
--ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
4.安装PyCharm IDE
下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux 请选择Community版本。
下载后解压缩，直接运行bin目录下的pycharm.sh即可。
选择PythonInterpreter的位置，默认会配置到Anaconda自带的Python上。
配置在pycharm下的环境 创建项目时，选择tensorflow的科学计算环境，然后配置Editconfiguration 在环境变量中加入cuda的安装路径
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64;
