Ubuntu 18.04上安装cuda
一、准备工作
参照官网上资料 ，进行准备工作
1. 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
if it is listed in http://developer.nvidia.com/cuda-gpus, your GPU is CUDA-capable
2.验证自己的Linux版本是否支持 CUDA：The CUDA Development Tools are only supported on some specific distributions of Linux. These are listed in the CUDA Toolkit release notes
uname -m && cat /etc/*release
3. 验证系统是否安装了gcc 在终端中输入： $ gcc –v
4. 验证系统是否安装了kernel header和 package development
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
结果显示：升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 x个软件包未被升级. 表示系统里已经有了，不用重复安装。
二、下载cuda并安装（官网步骤）
1.首先注意版本！
查看版本之间要求 https://www.tensorflow.org/install/source#linux
gcc需要降级、cudnn需要7，TensorFlow需要1.12.0
2.下载
官网下载页面上是最新的10.1版本，在后面的过程中才发现TensorFlow可能还不支持，所以想下载低版本的cuda
下载旧版本的cuda地址，本来想选择cuda 9.* ，但里面Ubuntu最高只支持17.10，我的是18.04，所以只能选择cuda 10.0
2.安装：runfile形式安装据说错误率更少
1) 禁用 nouveau驱动
lsmod | grep nouveau 若无内容输出，则禁用成功
我执行以上操作后，还是有输出，reboot重启后，无输出了。
2）执行安装脚本
sudo sh cuda_***_linux.run (你下载的runfile安装包名字）
注意：先accept，安装项里不要选择安装驱动，避免有坑，其他都yes
会提示：
***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 10.0 functionality to work.忽略就行
可以看到软连接已经指向10.0版本了
3）设置环境变量
在主目录下的~/.bashrc文件添加如下路径
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0
用su直接切换到root，再执行 source ~/.bashrc
4）检测是否安装成功
出现以下结果
博客里说这个result为pass则为成功
三、安装cudnn
下载地址，需要自行注册，然后选择cuda10.0的对应版本，cudnn 7.4.1
解压缩：tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果出现所示版本信息，说明安装成功。
四、安装TensorFlow-GPU版本
查看python3对应的TensorFlow安装版本，发现cpu与gpu并存
1.尝试安装对应gpu版本
pip3 install tensorflow-gpu==1.13.1
结果import的时候报错
查了下原因，应该是前面设置的环境变量没有生效，参考博客
（1）临时解决方法1（下次登录失效）
在终端执行前面的的export操作，发现终于能正常运行
（2）临时解决方法2
2.判断运行的TensorFlow是cpu还是gpu
# 转自知乎.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))
可以看到输出信息都是关于GPU的，说明TensorFlow-GPU版本正常工作了