關於在ubuntu顯卡goforce1060安裝tensorflow(gpu)
背景
想在最近項目上嘗試下深度學習框架，安裝tensorflow，參考了很多的文章，期間踩了不少的坑，特此記錄。
環境：
- ubuntu14.04
- 顯卡goforce1060
- Python2.7
安裝ubuntu
利用Universal USB Installer制作ubuntu啟動盤。
機器由於之前裝了windows10,7雙系統，故需要裝多系統，這里首先嘗試用ubuntu16，但安裝時提示采用了UEFI模式，若安裝ubutnu，則可能導致windows難以啟動，期間嘗試在BIOS中關閉UEFI模式，無果。又嘗試制作了ubuntu12和14的U啟，發現二者可以安裝，與windows共存，在啟動之前應在硬盤上空閑一部分空間，無分區，ubuntu會自動划分空間。
在安裝過程中，由於系統無顯卡驅動，使用hdmi會出現超出頻率范圍，無法顯示畫面，由於實驗室正好有另一接口的顯示屏，接上正常顯示，成功安裝。若無，可查找另外方法。
安裝goforce驅動
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
回車后繼續
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
之后重啟系統讓GTX1060顯卡驅動生效
終端輸入
nvidia-smi
測試
此時可在系統設置中，查看詳細信息，若顯示1060則說明安裝成功。
安裝CUDA
可直接搜索CUDA，或CUDA下載
選擇對應版本，這里是選擇的deb版，但網上建議選擇run版，可查找相應教程，這里仍記錄deb版過程。
sudo apt-get install libcupti-dev
sudo dpkg -i cuda-repo.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
這里可能會出現錯誤，但記不大清了，出現時可相應查找解決方案。
安裝cuDNN
這里要選擇cuDNNv5.1，嘗試過v6和v5，最后tensorflow均提示問題。
cuDNN下載
#解壓文件
tar -zxvf cudnn.tgz
#復制cuda到路徑下，注意切換目錄
sudo cp -R ./cuda /usr/local/
添加環境變量
vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
#將CUDA添加進鏈接庫
安裝tensorflow
在安裝tensorfolw前應檢查python的版本，本次系統已安裝python2和python3，本次安裝利用pip安裝python2的tensorflow，若要安裝pythoin3的tensorflow應使用pip3。
sudo apt-get install python-pip python-de
pip install tensorflow-gpu #此步可能會無法找到，可查看官網，下載相應的whl安裝
常見錯誤
import tensorflow出現ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory
這是由於鏈接庫的位置沒設置好，嘗試
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64
可正常使用。
參考
ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安裝、測試經歷
ubuntu16.04下安裝TensorFlow(GPU加速)----詳細圖文教程