深度学习环境配置：2080ti显卡驱动+ubuntu16.04+cuda10+cudnn7.3+tensorflow_gpu1.12
不是浪潮工作站的可以不看第一步
第一步：装系统(Ubuntu16.04)
我这个是浪潮工作站，安装系统会麻烦一点
（1）为了安全起见，我把其他的硬盘都取出来，只留一个（一共四个硬盘）。
（2）进入bios换成板载显卡和vga接口，重启
（3）安装系统
参考文献：https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd348bc005e10be358eb.html
（切记：安装第三方软件要打勾，这样虽然慢，但是安装得比较全。）
（4）系统安装后，进入bios换成外显卡，dp接口，重启电脑
（5）解决分辨率问题：https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd348bc005e10be358eb.html
（6）安装2080ti显卡驱动：先到官网下载驱动，安装教程https://blog.csdn.net/xx_katherine/article/details/77754179
第二步：联网(用的是校园网)
这一步试了很多办法，也弄了很久，因为是校园网，且我们学校没有对应的linx锐捷认证软件，最后是去找的别人做的软件
（1）下载和安装教程：http://wiki.ubuntu.org.cn/%E9%94%90%E6%8D%B7%E3%80%81%E8%B5%9B%E5%B0%94%E8%AE%A4%E8%AF%81MentoHUST
（2）依然出现问题（不允许使用的客户端类型” ），解决办法http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d70207c0102vmnu.html
最后连上网了，（系统装双系统的话，卸载window10的网卡，然后重新安装ubunutu也能连上网，但是暂时的，只要切换到window系统在切到ubuntu系统又没网了。）
（3）连上网后，先禁掉系统内核更新https://blog.csdn.net/fengliang4616/article/details/83932767（我之前配好的环境，系统自动内核更新，然后当时又不懂，进入了更新后的内核系统，环境全没了，又重新安装的系统，配环境）在软件与更新那里也把所有更新的关闭了。
第三步：安装cuda10.0+cudnn7.3
(1)先下好对应版本的cuda10.0和cudnn7.3
(2)安装安装依赖包
sudo apt-get update
lsmode | grep nouveau
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
sudo update-initramfs -u
可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，特别好用的东西
（3）安装cuda10.0
lsmod | grep nouveau 查看是否禁用 nouveau
chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
reboot
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
nvcc --version
到这里就安装好了cuda
(4)安装cudnn7.3
到下载目录下
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
source ~/.bashrc
nvcc --version
cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
ls
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
到这里cudnn7.3安装好了
第四步：安装tensorflow_gpu1.12
这个时候还没有出cuda10对应的tensorflow_Gpu,我用的是外网别人写的，先进的东西找不到，还是多去google看看吧
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22706
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
pip3 install tensorflow-1.12.0rc2.748435b.AVX2.CUDA10-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
最后就可以用2080ti跑深度学习的环境了，虽然配环境的过程很痛苦（装系统就不下30遍了吧，然后还各种出问题）。