1 pip3 install tensorflow-gpu==1.6
1.6 依賴於cuda 9.0 cuDNN 7，並且前提需要下載和安裝nvidia驅動。
安裝驅動
nvidia 驅動地址： http://www.geforce.cn/drivers
1 vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf
添加：
1 blacklist nouveau 2 options nouveau modeset=0
然后執行：
1 mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img 2 dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
重啟，登錄界面那里按ctrl+alt+f2，輸入init 3。然后在命令行中執行那個run文件。
1 ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run
重啟。
安裝cuda
1 rpm -i cuda-repo-rhel7-9-0-local-9.0.176-1.x86_64.rpm 2 yum install cuda-libraries-9-0 3 yum install cuda-9-0.x86_64 --skip-broken 4 ldconfig
安裝cuDNN
參照官方說明：http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
cuDNN下載：https://developer.nvidia.com/cudnn
下載完拷到cuda9.0的目錄下，再ldconfig。注意要下載7.0.4的。
1 cp include/* /usr/local/cuda-9.0/include/ 2 cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/ 3 cd /usr/local/cuda-9.0/include/ 4 chmod a+r cudnn.h 5 cd /usr/local/cuda-9.0/lib64/ 6 chmod a+r libcudnn* 7 rm libcudnn.so 8 rm libcudnn.so.7 9 ln -s libcudnn.so.7.0.4 libcudnn.so.7 10 ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so 11 ldconfig