撰写最近在入门深度学习，计划使用tensorflow来进行学习，记录一下安装的过程。
1. 更新源列表，并升级软件（第二步可能不必要）
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
2. 安装必要的python3 环境
sudo apt-get install python3-dev python3-pip
pip3 install --upgrade pip
3. 安装jupyter
sudo -H pip3 install jupyter
如果只需要在本机使用，则在终端输入jupyter notebook 就可以使用了，否则需要进行下面的配置。
输入ipython3打开python环境
from IPython.lib import passwd
passwd()
此处输入两遍密码，会得到一段以sha1开始的输出，记下这个字符串S；退出python环境。
生成一个服务器配置文件
jupyter notebook --generate-config
转到 ~/.jupyter 目录，会发现一个jupyter_notebook_config.py的配置文件，找到下面这些行，取消注释并按照下面的方式修改这个文件
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.password = u'sha1.....' # 刚刚记下的字符串S
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888 # 输入一个合理的端口号，保持默认也可
c.NotebookApp.allow_remote_access = True # 允许远程访问 [2019.03.19 新增]
在终端输入jupyter notebook , 并在浏览器打开你的 ip:port就可以访问了(例如192.168.2.123:8888)。
4. 安装tensorflow
CPU版本：sudo -H pip3 install tensorflow
GPU版本：sudo -H pip3 install tensorflow-gpu
pip会自动处理相应的依赖。
如果安装的是GPU版本的环境，则需要安装对应的cuda环境，CPU则不需要：
访问Nvidia官网，下载cuda安装包：
选择和自己机器对应的安装包，并执行命令（第一条注意按照自己下载的文件名输入）
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
访问此处获得深度学习环境cudnn，需要注册一个Nvidia账号并登录，或通过其他方法获取cudnn；点击Download，选择对应版本的安装包，此处博主需要cuDNN v5.1 Library for Linux：
下载到的是一个压缩包，解压这个压缩包，并进入解压后的目录（该目录有include/, lib64/两个文件夹），打开终端
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
5. 修改环境变量
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=${CUDA_HOME}/bin/:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib64
如果不想每次都执行该代码，可以将其加入到用户的.bashrc文件中，或采取其他方法将该路径加入查找库的路径中。如果在使用pip安装时下载很慢，可以查看这里更换pip源。
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