CentOS 7安装tensorflow 1.6

 pip3 install tensorflow-gpu==1.6

1.6 依赖于cuda 9.0 cuDNN 7，并且前提需要下载和安装nvidia驱动。

安装驱动

nvidia 驱动地址： http://www.geforce.cn/drivers

 vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

添加：

 blacklist nouveau
 options nouveau modeset=

然后执行：

 mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img
 dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)  

重启，登录界面那里按ctrl+alt+f2，输入init 3。然后在命令行中执行那个run文件。

 ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run

重启。

安装cuda

cuda 下载：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=CentOS&target_version=7&target_type=rpmlocal

 rpm -i cuda-repo-rhel7---local-9.0.-.x86_64.rpm
 yum install cuda-libraries--
 yum install cuda--.x86_64 --skip-broken
 ldconfig

安装cuDNN

参照官方说明：http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html

cuDNN下载：https://developer.nvidia.com/cudnn

下载完拷到cuda9.0的目录下，再ldconfig。注意要下载7.0.4的。

 cp include/* /usr/local/cuda-9.0/include/
 cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/
 cd /usr/local/cuda-9.0/include/
 chmod a+r cudnn.h
 cd /usr/local/cuda-9.0/lib64/
 chmod a+r libcudnn*
 rm libcudnn.so
 rm libcudnn.so.7
 ln -s libcudnn.so.7.0.4 libcudnn.so.7
 ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
 ldconfig