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这次deepin15.7大更新，特别是深度学习环境搭建屡屡失败，很是恼火。本次按照下面的步骤做成功了，以下是deepin15.7下安装tensorflow+cuda9.0+cudnn7的全部流程。
硬件 1.神舟战神z7-kp7s1，双显卡双硬盘 2.独显是gtx1060 6G
系统安装 1.下载deepin15.7，做成u盘启动盘，可以参考U盘安装深度操作系统（Deepin）的方法 2.神舟不好装系统，为了安装系统少折腾，关闭Uefi，磁盘分区都从gpt转mbr 3.开机f2，第二菜单的第一个，关闭掉核显卡（很重要），具体是什么不记得了，没截图 4.保持好设置，再次开机，按f7，选择u盘启动 5.剩下的是装系统过程，随意弄，分区那里注意一些即可，请参与上方的U盘安装深度操作系统（Deepin）的方法链接
初入系统设置 1.先设置好源，最好不用默认的，这段时间更新的人有点多，我选择中科院的源，速度不错 2.更细系统，然后重启
安装显卡驱动 1.查看显卡信息 lspci | grep -i vga 我的是GeForce GTX 1060 2.去官方网站查询和下载驱动
3.禁用nouveau驱动（这步不知道我生效了没，因为我已经在bios禁用了） sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 填入： blacklist nouveau options nouveau modeset=0 执行如下后，重启电脑： sudo update-initramfs -u 重启后，输入如下，如果没有信息出来就表明禁用成功： lsmod | grep nouveau 4.安装显卡驱动 先关闭图像界面 ctrl+alt+f2切换一下，输入命令关闭图像界面： sudo service lightdm stop cd 到显卡驱动所放目录： sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run 安装过程中，我是除了大写的D什么M和是否支持32位是否，其它的都是确定的。 安装好后重启电脑，开机后输入： nvidia-smi 如图所示即可，之前用系统自带的驱动管理器安装是没这个的。
安装cuda9.0 进入cuda9和cudnn7安装包的目录 1.安装cuda9 sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run 先按q直接跳过阅读协议，然后accept，后面的除了Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?这样的选n,其它的有y选y，或者直接回车默认， 2.检查一下环境变量 gedit ~/.bashr 末尾添加： #cuda export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH 然后source ~/.bashrc一下。
验证安装 重新打开一个终端： cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery 有PASS则表示成功：
安装cudnn7 先解压安装包，后复制到cuda目录： tar -zvxf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz cd cuda sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp -P include/* /usr/local/cuda/include/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 同样的，添加到环境变量，内容如下： #cudnn export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
安装Anaconda 先去这里下载Anaconda。 复制好下载链接，然后wget下载 并安装,安装过程中默认或者y就行了。 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh sudo chmod a+x ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc
更换国内源 1.pip国内源 cd ~ mkdir .pip cd .pip vim pip.conf pip.conf填入： [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.conda国内源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
安装tensorflow-gpu conda create -n tensorflow35 python=3.5 source activate tensorflow35 pip install tensorflow-gpu pip install keras
验证tensorflow gedit test.py 填入如下： import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) print(sess.run(a+b)) 成功打印出Hello, TensorFlow!和42：
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