经过我的上一篇博文之后，已经安装了NVIDIA显卡驱动、CUDA以及对应版本的cudnn，下面我们则来安装GPU版本的tensorflow、torch以及mxnet
注：CUDA8.0对应的cuDNN版本是5.1，CUDA9.0对应的cuDNN7.0。
安装英伟达显卡驱动+CUDA —> 传送门

tensorflow安装的方式也有好几种，通过pip，docker,Anacodnda等，因为ubuntu是自带Python和pip的，因此我们选择通过pip安装tensorflow：

1. 确定python及pip的版本：

python -V
pip -V

python -V确认python的版本，需要2.7或者是3.3+
pip -V或pip3 -V确认pip的版本，建议pip在8.1以上，或者是pip3，如果不是则使用以下命令进行更新。：

sudo apt-get install python-pip python-dev

安装tensorflow

根据自己的情况选择以下命令之一进行安装：

pip install tensorflow # Python 2.7; 仅支持CPU
pip3 install tensorflow # Python 3.n; 仅支持CPU
pip install tensorflow-gpu # Python 2.7; 支持GPU
pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; 支持GPU

tips：cuda8.0不支持较高版本的tensorflow，所以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu==1.2 # Python 2.7; 支持CPU
pip3 install tensorflow-gpu==1.2 # Python 3.n; 支持CPU

我使用的pip3 install tensorflow-gpu==1.2

验证tensorflow是否安装成功
启动终端，输入python
输入以下代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

输出Hello, TensorFlow!则表示安装成功

若是安装失败，先卸载然后重新来过吧：

sudo pip uninstall tensorflow

安装Torch

1. 获取安装LuaJIT（C语言编写的Lua的解释器）和Torch所必需的依赖包：

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive

若未安装git，输入以下命令安装：

sudo apt-get install git

2. 由于默认将依赖包下载在当前路径下的torch文件下，进入torch文件夹，打开并执行install-deps中的命令（这个命令执行时间会有点长）：

cd torch;
bash install-deps

3. 执行install.sh文件:

./install.sh

提示Do you want to automatically prepend the Torch install location to PATH and LD_LIBRARY_PATH in your /home/guodongwei/.bashrc? (yes/no)
输入yes

若此步骤中出现如下错误

安装torch错误

原因是cuda和torch的头文件都提供了相同的重载运算符，编译器不知道用哪一个。输入下面shell命令禁止使用cuda的头文件编译torch即可：

export TORCH_NVCC_FLAGS="-D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__"

重新运行./install.sh重新开始编译就OK了。

4. 将路径手动添加到PATH变量中：

source ~/.bashrc
source ~/.profile

最后，输入th测试一下吧-_-

输入th测试是否安装成功

5. 在终端输入th命令，若出现一个torch的图，则表明安装成功。

安装pytorch

你可以按照官网https://pytorch.org/上的推荐命令进行安装

conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch

安装pytorch

若不成功，你也可以选择源码进行安装
首先，安装yaml依赖：

sudo apt install python-yaml python3-yaml

然后分别克隆2个包的源代码进行安装：

git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
git clone https://github.com/pytorch/vision.git

然后，进入克隆下来的pytorch文件进行安装：

cd pytorch
sudo python3 setup.py install #(记得一定要加sudo权限，否则安装过程可能报错)

若提示需要进行 git submodule update --init （主要作用是子模块的路径更新，这步必须要做），按照提示执行即可：

git submodule update --init
sudo python3 setup.py install

至此，安装pytorch 成功！
不要着急

cd vision
sudo python3 setup.py install

若提示找不到cmake，sudo apt install cmake 即可

安装完成之后import torch ; import torchvision试试吧：）

安装mxnet

三个版本视情况而定：

pip install --pre mxnet-cu75 # CUDA 7.5
pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0
pip install --pre mxnet-cu90 # CUDA 9.0

上面的如果太慢，也可以使用豆瓣pypi镜像加速下载，例：

pip install --pre mxnet-cu80 -i https://pypi.douban.com/simple

这个一般没问题，若出现import mxnet后DeprecationWarning：

F:\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\contrib[pyopenssl.py:46 8](http://pyopenssl.py:46/): DeprecationWarning: OpenSSL.rand is deprecated - you should use os.urandom instead

import OpenSSL.SSL

用以下命令即可解决：

pip install -U pyopenssl