上半年忙着博士入学，写毕业论文，准备答辩，一系列事情，总算是差不多做好有时间回来搞学术。欠了很久的跟师弟一起调DDPG强化学习策略的代码，是基于Keras+TensorFlow的。由于之前没用过 TF，加上自己一直技痒，所以决定趟一趟 TF 的坑。 于是事情就来了。
背景
要在自己的台式机上安装tensorflow的环境，台式机的配置如下：
- win10+ubuntu 14.04 (64位）
- GTX 960
- cuda 7.5版本
- cudnn 6.0版本
铺垫
一开始直接用pip装 TF ，结果不知情的情况下踏了很多个坑，pip安装卸载了无数次，源码安装，bazel编译等等。
一些重要的容易忽略的点如下：
1.cudnn版本太高，不能用 pip 的方式安装，只能用源码安装。这个在之前的官方文档里有说明。
Download cuDNN v4 (v5 is currently a release candidate and is only supported when installing TensorFlow from sources).
但是我发现这个事儿也不一定。比如最好我装好的tensorflow就是用的 v5.1
2.源码安装一定要注意好版本的配置
一般是从github上克隆回来的镜像，注意要有针对性地 git checkout r0.xxx ，也就是选择自己的tensorflow版本。因为太高的版本对于你电脑上的cuda之类的要求比较高。看到一张表，验证过的可行的版本选择可以参考如下(注意那个cudnn的版本是v后面的数字，前面的数字是对应cuda的）：
3. 升级cuda之后的grub问题
这个就比较坑了，事实上，在各种尝试安装都没办法的情况下，我听他们说cuda8.0特别好装，pip直接就能用。
于是我决定升级电脑上的cuda版本。
升级cuda不难 参考这个博客 ubuntu 14.04下cuda7.5升级到cuda8.0
难题是升级cuda重启之后的各种意外。
高潮
我的电脑就中招了。
现象这样：打开之后与往常一样，选择双系统。我选择ubuntu之后，原来的grub的再次选择界面没有了，直接黑屏，找不到系统了，出现了这样：
Error 1962:No operating systen found.press any key to repeat boot sequence，
但是同时我的win10还是可以进去的，在win10下去看分区都还在，所以判断是grub出现了问题。于是决定重新构建grub。
于是，找到一张ubuntu的光盘（版本不一定一致），用试用模式进入系统之后，按照这个方法重做grub。双系统安装后找不到ubuntu引导
有个注意的点，第三步里：
sudo grub-install --root-directory=/media/tmpdir /dev/sda
tmpdir和之后是有空格的，有的博客写错了或者正好分行了导致看不太出来。
之后重启之后，发生的问题是，进入了grub命令行的黑屏，输入exit 也不能退出。还是grub的问题，于是决定彻底解决。
解决办法：boot_repair 。 这个随便搜一下都看得到。
修复之后重启，总算回到原来的ubuntu了。
结尾
之后就开始顺利地用 pip 直接安装 tensorflow，很顺利，装好了。但是会有个库的问题是，libcudnn之类的，装的时候是放在 /usr/local/cuda-8.0/** 底下的，这导致用 sudo python 的是，找不到 libcudnn.so.* 之类的。
解决办法是把 libcudnn.so.** 做一个软链接到 /usr/lib/里。这样之后，sudo python 和直接python都没有问题了。
开始 Flow the Tensors ~！
归纳起来最重要的事情：
