在ubuntu系统下使用tensorflow框架做深度学习影像识别的研究，首先且重要的工作就是配置开发环境，本文简单记录了本人配置环境的各版本的过程，便于日后参考。
1、安装ubuntu16.04
2、安装NVIDIA显卡驱动，安装好的ubuntu系统是自带驱动的，首先应将自带的驱动禁止，然后去英伟达官网下载对应自己硬件版本的驱动，使用命令行进行安装即可，这里注意将自带的驱动禁用后，电脑反应会非常的慢，屏幕会一帘帘的刷新，让人很崩溃，所以应该在另外一台电脑上查好参考文档后在着手进行安装，有的网上安装参考，写的很简单，可是按照步骤配置下来，后面频繁报错，这时应该是依赖库没有安装好的原因，应该使用命令行安装差不多五六个依赖库，安装后面的报错就可以了。
3、安装cuda9.0,官网下载正确的版本，命令行安装。
4、安装cudnn7.0,官网下载命令行安装。
5、配置python，安装好的ubuntu是自带python2.7和3..5版本。如果需要python2.7版本，则需要简单的配置，将当前的版本改为2.7版本。
6、安装tensorflow-gpu1.9.0,这里直接按照提示，命令行安装。
在安装过程中，肯定会报很多的错误，将出现的错误进行百度，逐个解决就可以了，总结错误可能是外部依赖库缺少或者版本不对，需要重新安装。本次安装除了在安装显卡驱动时遇到了很大的问题，没有搞清楚版本问题以及没有找到正确的安装参考，导致后面出现了很多报错，将依赖库进行安装后解决，其他步骤安装的比较顺利，差不多用了一天多的时间搞定，程序能顺利跑起来。