轉載自：http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792
系統環境：Ubuntu16.04 + GTX1060
目的：配置一下python-tensorflow環境
問題復現：
使用設置/軟件與更新/附件驅動 安裝nvidia-375
使用CUDA-8.0*.run安裝CUDA
使用cudnn*.tgz安裝cudnn5.1
PATH里面加入了/usr/local/cuda-8.0/bin
LD_LIBRARY_PATH里面加入了/usr/local/cuda-8.0/lib64和cudnn_dir/cuda/lib64
使用pip3 install tensorflow-gpu安裝tensorflow
問題描述：
進入python3，然后import tensorflow，無法import，錯誤代碼：libcudnn.so.6:cannot open sharedobject file: No such file or directory
問題解決：
pip uninstall tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==1.2
按照上述方式安裝了tensorflow 1.2之后，發現后面運行的代碼需要版本大於1.3，因此需要卸載后重新安裝
卸載命令：
pip3 uninstall tesorflow-gpu
安裝新版本的tf需要安裝6.0的cudnn，安裝命令如下（就是將相應的頭文件與庫文件都復制到系統目錄之下）：
$ cd cuda/include
$ sudo cp *.h /usr/local/cuda/include/
cd cuda/lib64
$ sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
cudnn6.0的壓縮包下載下來之后，本身就已經建立好了軟連接，因此不用再集愛呢李軟連接這一步了，直接拷貝下來就可以了。
安裝完cudnn之后就可以重新下載安裝tensorflow的新版本了，直接運行pip3 install tesorflow-gpu就會安裝最新的tf的版本
安裝完之后可以通過如下命令查看版本
python3
import tensorflow as tf
tf.__version__
查詢tensorflow安裝路徑為:
tf.__path__
安裝了最新的版本tf之后，可以安裝keras，
pip3 install keras
然后就可以使用了