1.ubuntu16.04安装，这个就略过了。。注意最好是纯ubuntu，不要搞虚拟机，虚拟机对于显卡的识别好像有问题（听说）
2.GTX1070显卡驱动
一次打开 设置===》软件和更新==>附加驱动==》会自动提示推荐的显卡驱动，我这里安装的版本是384
3.下载cuda8.0和cudnn5.1
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
cuda8.0有一个主程序和一个patch包，cuda的安装除了不安装显卡驱动外 ，其他的都选y（因为显卡驱动已经安装好）
patch包安装也很简单，和cuda一样./执行，别忘了改全新啊
cudnn5.1解压之后， 把头文件和库文件拷贝到相应的/usr/local/cuda/include 和/usr/local/cuda/lib64文件夹下，cudnn.h最好也拷贝到/usr/local/cuda/lib64下一份，因为后边我安装其他软件包的时候，有错误提示
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda/lib64#
sudochmoda+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
安装完成之后要配置环境变量
vim ~/.profile
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64":$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
source~/.profile
4.其他依赖包安装
sudo apt-get install python-pip python-devpython-scipy pythoy3-numpy git
5.使用tensorflow源码安装，需要预先安装 bazel build。
链接：https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html
6.github官网下载tensorflow源码，准备安装
依次执行
./configure
bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.10.0-cp2-none-any.whl
第一步可能出错
@H_502_144@编译安装tensorflow GPU版本时报错：Cannot find libdevice.10.bc under /usr/local/cuda-8.0
解决办法为：
将/usr/local/cuda-8.0/nvvm/libdevice/libdevice.compute_50.10.bc改为libdevice.10.bc，并复制一份至/usr/local/cuda-8.0/
最后一步可能会提示grpcio_tools-1.10.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl下载失败什么的
可以手动下载下来，自己安装完，再次执行最后一步
6.5 镜像安装方法
安装tensorflow gpu enable python 2.7 版本，详见官网
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
7.测试
打开任意一个新的终端，注意不要在tensorflow的安装路径下，运行
python
- 1
输入一下代码
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
得到输出：
Hello,TensorFlow!
8.学画画（参考july网站）
neural-style下载
在这个github网站下载相应代码：https://github.com/anishathalye/neural-style
接下来，下载vgg19：
http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat
然后，把vgg放到neural-style的文件夹根目录下
接着你就能在桌面打开这个文件夹了
把你想修改的照片放入example文件夹内，然后在刚才的窗口命令接着输入：
pythonneural_style.py--content./example/***.jpg(此括号内不要复制：***代表你想要使用的图片名称) --styles ./example/1-style.jpg(此括号内不要复制：1-style.jpg是梵高星空图片在文件夹内名称，你也可以换其他的风格，改名称就行了)--output ./example/$$$.jpg(此括号内不要复制：$$$代表你想要生成的图片名称)
例如我的输入如下python neural_style.py –content./example/1-content.jpg--styles./example/1-style.jpg--output./example/1-output.jpg
