今天嘗試了一下國產的系統，說實話，非常好，安裝了之後筆者也安裝了tensorflowGPU版本，爲了大家方便，分享給大家：
有不明白的地方可以發送郵件到[email protected] 筆者看到的話儘量給大家解答
第一步 ：
切換驅動爲閉源驅動 ，deepin上切換非常方便，不需要去下載什麼，直接用自帶的顯卡驅動管理器點一下就可以，如圖 ：
第二步：
安裝CUDA9.1，筆者這裏爲了方便，所以直接用命令行就行，下載有些慢，但是安裝很方便 ：直接在命令窗口輸入如下 ：
sudo apt install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-nsight nvidia-visual-profiler
第三步：
安裝Cudnn7.1.3，到網站上下載cundd7.1.3 for linux ，網址：https://developer.nvidia.com/cudnn
下載好之後解壓開，執行如下操作 ：
（1）.將解壓出來的cuda/include/下的cudnn.h文件複製到/usr/local/include/目錄下。
（2）.將cuda/lib64/目錄下的所有文件複製到python環境的tensorflow包的tensorflow/python/目錄下，這個目錄與你的python安裝方式有關，我的是anaconda3安裝的，位置在~/anaconda3/envs/tensorflow_gpu/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python，大家可以參考
第四部 ：安裝tensorflow1.6，注意，由於官方的版本不支持cuda9.1，所以這裏不能使用官方的版本，這裏提供一個下載地址，可以下載到支持cuda9.1的版本，並且該大神編譯了很多其它的版本供大家選擇 ：
我使用的版本 ： https://github.com/mind/wheels/releases/tag/tf1.6-gpu-cuda91
版本庫：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
下載之後在命令行輸入 pip install tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.就可以，注意如果是anaconda下，需要先切換到你需要安裝的那個環境內，比如說我的 ：
source activate tensorflow_gpu
pip install tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64
到此爲止就安裝好了，這個步驟筆者親測可以安裝好，大家可以參考：
安裝軟件環境 和硬件環境如下 ：
deepin15.8 + anaconda3
硬件 ： i5 8500 16G 256G gtx1080