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系统环境：Ubuntu16.04 + GTX1060 
目的：配置一下python-tensorflow环境

问题复现： 
使用设置/软件与更新/附件驱动 安装nvidia-375 
使用CUDA-8.0*.run安装CUDA 
使用cudnn*.tgz安装cudnn5.1 
PATH里面加入了/usr/local/cuda-8.0/bin 
LD_LIBRARY_PATH里面加入了/usr/local/cuda-8.0/lib64和cudnn_dir/cuda/lib64 
使用pip3 install tensorflow-gpu安装tensorflow

问题描述： 
进入python3，然后import tensorflow，无法import，错误代码：libcudnn.so.6:cannot open sharedobject file: No such file or directory

问题解决：

pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.2



按照上述方式安装了tensorflow 1.2之后，发现后面运行的代码需要版本大于1.3，因此需要卸载后重新安装
卸载命令：
pip3 uninstall tesorflow-gpu
安装新版本的tf需要安装6.0的cudnn，安装命令如下（就是将相应的头文件与库文件都复制到系统目录之下）：
$ cd cuda/include 
$ sudo cp *.h /usr/local/cuda/include/
cd cuda/lib64 
$ sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
cudnn6.0的压缩包下载下来之后，本身就已经建立好了软连接，因此不用再集爱呢李软连接这一步了，直接拷贝下来就可以了。

安装完cudnn之后就可以重新下载安装tensorflow的新版本了，直接运行pip3 install tesorflow-gpu就会安装最新的tf的版本
安装完之后可以通过如下命令查看版本

python3

import tensorflow as tf

tf.__version__

查询tensorflow安装路径为:

tf.__path__

安装了最新的版本tf之后，可以安装keras，

pip3 install keras
然后就可以使用了