Ubuntu 16.04 tensorflow-gpu=1.14
一. 去英伟达官网下载驱动程序（http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）
二. 禁用nouveau第三方驱动
打开编辑配置文件： sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最后一行添加：blacklist nouveau
改好后执行命令：sudo update-initramfs -u
重启使之生效：reboot
验证nouveau是否已禁用
lsmod | grep nouveau
如果没有出现任何东西就是成功了。
02 下载驱动文件并指令安装
2.1 、在英伟达的官网上查找你自己电脑的显卡型号然后下载相应的驱动： https://www.geforce.cn/drivers， 下载后的run文件拷贝至home目录下， 文件为：NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
2.2 、 在ubuntu下按ctrl+alt+f1进入命令行界面，此时需要login：电脑账户名称，password：密码，登录到命令行界面。 有时会出现登录失败，报错incorrect login ，此时可以按下ctrl+alt+F2(F4)等进入，重新login,即可。
2.3、 sudo service lightdm stop //这个是关闭图形界面，必须关闭
2.4、 sudo apt-get remove nvidia-* //卸载系统中存在的驱动，默认有安装的，一定要执行这个
2.5、 sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run //给文件权限
2.6、 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files ，其中：
-no-x-check：安装驱动时关闭X服务
-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau
-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件
在安装过程中会出现：
1、he distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 选择 yes 继续。
2、Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later? 选择NO继续
3、Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 选择 Yes 继续
2.7、 安装成功后，在命令行输入：sudo service lightdm start //重启图形界面， 按Ctrl+Alt+F7返回图形界面
2.8、 nvidia-smi ， nvidia-setting//检测是否安装成功
链接 https://blog.csdn.net/yinwangde/article/details/89439648
二、安装CUDA
https://blog.csdn.net/u014797226/article/details/80229887?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159617602819725222458140%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=159617602819725222458140&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-3-80229887.first_rank_ecpm_v3_pc_rank_v4&utm_term=ubuntu%E5%AE%89%E8%A3%85tensorflow-gpu&spm=1018.2118.3001.4187
1.去官网点击打开链接下载CUDA，需要注册一个账号（上外网登陆下载比较快）
注意：下载runfile（local）文件
- 下载完成以后，找到CUDA8.0所在位置（我的是放在home目录下），终端输入：.
sudo chmod +x cuda_8.0.61_375.26_linux.run
sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run
安装过程中会有几个选项需要确认：
注意：不要安装cuda自带的显卡驱动，其他的直接选y，路径输入默认值即可
- 配置环境
安装完成以后，需要把cuda路径添加到当前用户的配置文件里：
sudo gedit ~/.bashrc
将安装路径添加到文件末尾：
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后执行如下命令使路径生效：
. ~/.bashrc
- 验证
终端输入：
nvcc -V
可以看到cuda的版本信息：
接着尝试运行一下cuda中自带的例子：
cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
可以看到输出成功：
三、安装cuDNN
官网下载cuda对应版本的cudnn点击打开链接
下载完成以后将其解压到Cuda的目录当中，依次执行如下命令：
tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v6.0.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*
四、安装Anaconda和tensorflow-gpu
官网： https://www.anaconda.com/download/#linux
下载安装即可，我这里选择的是 python3.7 版本
安装之后添加到环境变量：
anaconda3
export PATH=/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH
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创建虚拟环境，防止污染他人使用环境
conda create -n xxx python-3.6
conda install tensorflow-gpu