这次deepin15.7大更新，特别是深度学习环境搭建屡屡失败，很是恼火。本次按照下面的步骤做成功了，以下是deepin15.7下安装tensorflow+cuda9.0+cudnn7的全部流程。

硬件

1.神舟战神z7-kp7s1，双显卡双硬盘

2.独显是gtx1060 6G

系统安装

1.下载deepin15.7，做成u盘启动盘，可以参考U盘安装深度操作系统(Deepin)的方法

2.神舟不好装系统，为了安装系统少折腾，关闭Uefi，磁盘分区都从gpt转mbr

3.开机f2，第二菜单的第一个，关闭掉核显卡(很重要)，具体是什么不记得了，没截图

4.保持好设置，再次开机，按f7，选择u盘启动

5.剩下的是装系统过程，随意弄，分区那里注意一些即可，请参与上方的U盘安装深度操作系统(Deepin)的方法链接

初入系统设置

1.先设置好源，最好不用默认的，这段时间更新的人有点多，我选择中科院的源，速度不错

2.更细系统，然后重启

安装显卡驱动

1.查看显卡信息

lspci  | grep -i vga

我的是GeForce GTX 1060

2.去官方网站查询和下载驱动

3.禁用nouveau驱动(这步不知道我生效了没，因为我已经在bios禁用了)

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

填入：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

执行如下后，重启电脑：

sudo update-initramfs -u

重启后，输入如下，如果没有信息出来就表明禁用成功：

lsmod | grep nouveau

4.安装显卡驱动

先关闭图像界面

ctrl+alt+f2切换一下，输入命令关闭图像界面：

sudo service lightdm stop

cd 到显卡驱动所放目录：

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run

安装过程中，我是除了大写的D什么M和是否支持32位是否，其它的都是确定的。

安装好后重启电脑，开机后输入：

nvidia-smi

如图所示即可，之前用系统自带的驱动管理器安装是没这个的。

安装cuda9.0

进入cuda9和cudnn7安装包的目录

1.安装cuda9

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

先按q直接跳过阅读协议，然后accept，后面的除了Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?这样的选n,其它的有y选y，或者直接回车默认，

2.检查一下环境变量

gedit ~/.bashr

末尾添加：

#cuda

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

然后source ~/.bashrc一下。

验证安装

重新打开一个终端：

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

有PASS则表示成功：

安装cudnn7

先解压安装包，后复制到cuda目录：

tar -zvxf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

cd cuda

sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

sudo cp -P include/* /usr/local/cuda/include/

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

同样的，添加到环境变量，内容如下：

#cudnn

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

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

安装Anaconda

先去这里下载Anaconda。

复制好下载链接，然后wget下载 并安装,安装过程中默认或者y就行了。

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

sudo chmod a+x ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

source ~/.bashrc

更换国内源

1.pip国内源

cd ~

mkdir .pip

cd .pip

vim pip.conf

pip.conf填入：

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.conda国内源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

安装tensorflow-gpu

conda create -n tensorflow35 python=3.5

source activate tensorflow35

pip install tensorflow-gpu

pip install keras

验证tensorflow

gedit test.py

填入如下：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

a = tf.constant(10)

b = tf.constant(32)

print(sess.run(a+b))

成功打印出Hello, TensorFlow!和42：

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