1.比赛简介
首先附上比赛网址：http://ai.futurelab.tv/view。训练集有20个分类16000多张不同大小的图片，总共4.09GB。
2.配置环境cuda
比赛中已经给出了cuda8.0，所以我就不用安装了，详细可以参考https://www.cnblogs.com/luruiyuan/p/6660142.html
安装cuDnn时需要根据cuda版本相匹配，官网中给出了对应匹配
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz # 解压
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include # 复制到 include 中
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 # 复制到 lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* # 将头文件复制进去
4.anaconda
anaconda集成了python的一些扩展包，很方便，不用自己一个一个的配置依赖，有两个版本，一个是python2一个是python3，我用的是python3.6所以选后者。
安装python3.6的步骤：https://blog.csdn.net/menciushometown/article/details/77688728
安装anaconda 官方下载地址：https://www.anaconda.com/download/，将文件下载完成然后传到ubuntu然后再传到服务器。在服务器传输的方法可以参考我的asc博客。
bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
然后一致enter，之后一直输入yes即可
$source ~/.bashrc
检查是否安装成功 anaconda -V
5.tensorflow-gpu首先更新一下pip sudo pip install --upgrade pip 不然一般是会报错，必须要更新到pip10几的版本下面是我遇到的几个问题：
1）发生 ImportError: cannot import name 'main'的问题，
可以参考https://www.cnblogs.com/white-the-Alan/p/8900554.html
2）ImportError: No module named packaging.version
可以参考https://blog.csdn.net/allenirving/article/details/64920798
CPU版本安装命令如下：
python 2.7版本：pip install tensorflow
python 3.x版本：pip3 install tensorflo
GPU版本安装命令如下：
python 2.7版本：pip install tensorflow-gpu==1.4
检查是否安装成功，执行python 然后输入 import tensorflow as tf 检查是否安装成功。
3.cuDnnv6
python 3.x版本：pip3 install tensorflow-gpu==1.3
6.keras
如果需要安装Theano或者一些详细细节可以参考https://blog.csdn.net/TriLoo/article/details/52785947?_t_t_t=0.3240865101106465
pip install keras
检查安装是否成功
$python
>>>from keras.models import SequentialUsing
Tensorflow backend.
>>>
这样就完成了。