本文主要是介绍ubuntu14.04+cuda8.0(gtx1080)下tensorflow的安装，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
tensorflow的安装
https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html#anaconda-installation
注意系统的python(sudo python pip )和anaconda的python(python的区别 python pip) 不然会装错地方
两行命令行:
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
可能出现的问题：
在电脑编译的tensorflow是基于cudnn是5.1.5的，然而可能之前安装的版本是5.1的，就会出现错误。
Loaded runtime CuDNN library: 5004 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5103 (compatibility version 5100)
于是想办法解决，其实就和最初安装caffe时选择cudnn一致，将cudnn拷贝到cuda的lib下面。
sudo tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd cuda
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
上面没什么好说的，就是把相应的文件cudnn.h文件和lib64文件夹下的链接库文件考入相应的位置呗。
注意：解压出来的lib64下面有3个so文件。分别是 libcudnn.so 和 libcudnn.so.5以及 libcudnn.so.5.1.5文件。 并且这3个点so文件大小都一样。其实都是软连接！libcudnn.so链接到libcudnn.so.5，而libcudnn.so.5.又链接到libcudnn.so.5.1.5。
当然首先要check一下是不是软链接，如果是我们就需要替换掉/usr/local/lib64下的以前的这样的链接替换掉。
cd /usr/local/cuda/lib64
ll
如果有出现：
-rw-r--r-- 1 root root libcudart_static.a
lrwxrwxrwx 1 root root ibcudnn.so -> libcudnn.so.5.0*
lrwxrwxrwx 1 root root libcudnn.so.5 -> libcudnn.so.5.0.
我们需要把以前的这3个文件删除。libcudnn.so和libcudnn.so.5以及libcudnn.so.5.0
sudo rm libcudnn.so.5 libcudnn.so.5.0*
sudo rm libcudnn.so
然后自己创建类似的链接。由于5.1已经被链接上了。所以我们要删掉以前的.so文件，然后创建新的.so文件，并且链接到5.1.5上。
sudo ln -s libcudnn.so.5.1 libcudnn.so （ubuntu最终引用位置）
ll
最后出现
lrwxrwxrwx 1 root root ibcudnn.so -> libcudnn.so.5.1*
lrwxrwxrwx 1 root root libcudnn.so.5.1 -> libcudnn.so.5.1.5*
-rwxr-xr-x 1 root root libcudnn.so.5.1.5*
-rwxrwxrwx 1 root root libcudnn_static.a*
或者
lrwxrwxrwx 1 root root ibcudnn.so -> libcudnn.so.5.1.5*
如果没有出现软链接，说明解压包出来就已经链接上了5.1.5可以直接使用。
这篇关于ubuntu14.04+cuda8.0(gtx1080)下tensorflow的安装的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
