1 查看cuda與cudnn的版本
cuda一般安裝在 /usr/local/cuda/ 路徑下，該路徑下有一個version.txt文檔，里面記錄了cuda的版本信息
cat /usr/local/cuda/version.txt 即可查詢
同理，cudnn的信息在其頭文件里
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查詢
2 tensorflow與cuda以及cudnn的版本對應
CUDA 8.0→cuDNN v5.1
CUDA 8.0→cuDNN v6.0
CUDA 9.0→cuDNN v7.0.5
tensorflow 1.6/1.5和CUDA ９.0對應，
tensorflow 1.4/1.3和CUDA 8.0對應
3 查看tensorflow版本
不帶gpu的指的是cpu版本
sudo pip show tensorflow-gpu
sudo pip show tensorflow
4 卸載tensorflow
sudo pip uninstall tensorflow-gpu
sudo pip uninstall tensorflow
5 安裝tensorflow指定的版本
sudo pip install tensorflow-gpu==1.4.0
或者
sudo pip install -U --pre tensorflow-gpu==1.4.0
6 TF升級
1.我下載的是當前的最新版本，后期如果需要新的版本，比如升級到1.5.0
$ pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.5.0
2.也可以登陸https://storage.googleapis.com/tensorflow/，看是否有更新，然后先卸載，再將對應位置更改一下即可，
但須卸載舊的版本，還要對應相應cuda以及cudnn
這樣TensorFlow的環境就安裝完成了
7 測試
import tensorflow as tf
hello=tf.constant('Hello, TensorFlow')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!