win10+ubutun+tensorflow+gpu

显卡：GTX1070

内存：8G

CPU：i7 6700

第一：win10

1）下载CUDA8.0： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装下一步，下一步就行了

2）安装CuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn

       要注册的，但是免费的，回答几个问题（乱选），就能下载了

下载后解压，解压后的文件夹里有三个文件复制到\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0下面去 覆盖掉原来的就行了

3）安装anaconda3 4.2.0 （这个版本是python3.5，在win10下tensorflow_gpu只有支持python3.5）

有网址可以下载清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

安装下一步下一步就行了

4）先在pypi网站下载tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl，在cmd下打命令 > pip install tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl (打命令是要在.whl所在的目录下打)

5）然后 无所谓什么目录 在cmd下打命令 > pip install keras 下载完keras后 他会再下载 theano 无所谓让他下载，我backend是tensorflow(如果是theano,要配置很麻烦看keras中文文档 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/keras_windows/)

这样win10+tensorflow+gpu 完成

第二：ubuntu 主要参考了（https://zhuanlan.zhihu.com/p/25429108）

1） 安装GTX的驱动。

不要去官网上下载，去官网上按条件匹配查询出来的驱动版本较低，直接在Ubuntu中 System settings 里面的 Software&Updates 的 Additional Drivers tag页中安装，如下图所示：

2）登陆网站：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载CUDA8.0

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override

再安装时会有选择，按照以下要求选择

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:  

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y 

Enter CUDA Samples Location
 [ default is /home/zhangjq ]:

安装完成后， 就是配置CUDA环境变量， 环境变量的作用是让你无论在哪个文件夹调用CUDA，系统都能识别cuda的相关命令。

注意注意注意！很多教程里面就是很简单的export，这样的结果是你重启一个终端就不好使了。

正确的做法是要永久性的增添环境变量，相较于第一版文章中修改全体用户的环境变量，这里修改的是当前用户的环境变量，同样感谢评论区的建议：）

sudo gedit ~/.bashrc

在打开的profile中写入

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"

关闭profile文件， 在终端中输入：

source ~/.bashrc

这样就完成了环境变量的更改。

最后， 在终端中输入

nvidia-smi

如果配置成功，则会出现

3）安装cuDNN v5.1。安装CuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn

所以就自己下载了。 进入下载文件的文件夹，输入：

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

这几句的作用就是解压下载的cuDNN文件，而后把它们复制到CUDA8.0相对应的文件夹中，如果你都是按照默认的安装位置进行安装，应该就不用修改，否则自己就要注意别复制错了地方。

4）安装tensorflow

sudo install python3