Ubuntu20.4安装CUDA9.0，多版本CUDA切换
安装CUDA前需要安装适配的gcc编译器，本文主要安装CUDA9.0对应的gcc-5与g++-5
由于ubuntu20.4默认安装gcc7版本及以上，所以要先更换源链接
sudo vim /etc/apt/sources.list在sources.list下添加ubuntu16.04的软件源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe保存文件后，更新源
sudo apt-get update然后查看能安装的gcc版本
apt-cache policy gcc-5选择一个版本安装
apt-cache policy gcc-5同理，安装g++-5重复上两步
安装完成后，查看gcc当前版本
gcc -v因为你有多版本gcc，可以切换版本，命令gcc-5也成为默认版本并选择首选项
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 40
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 50
sudo update-alternatives --config gcc
如下图
看gcc前面编号选择，如按1然后回车键，则设置gcc-5为当前使用gcc版本，可通过gcc -v查看
同理，g++版本也可以通过上两步更换。
安装CUDA9.0
首先官网下载，从这里
如上选择格式后进行下载，我下载的是cuda_9.0.176_384.81_linux.run，然后cd进入下载的文件夹存储路径。
先执行下面的命令安装相关依赖，
否则会出现Missing recommended library错误
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 开始安装
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 下面是安装选项
#直接按q退出协议说明.
accept/decline/quit: accept #接受协议
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver...?
y)es/(n)o/(q)uit: n #已经安装显卡驱动，选择n
Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y #是否安装工具包，选择y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-9.0 ]: #工具包安装地址，默认回车即可
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y #添加链接注意这个连接，如果你不想使用之前安装过的另一个版本的cuda
#要使用新版本的，就选择y，否则这里就建议选n，因为指定该链接后会将cuda指向这个新的版本
Install the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y #安装样例
Enter CUDA Samples Location
[ default is /root ]: #样例安装地址默认即可
修改cuda的环境变量，然后更新
vim ~/.bashrc末尾添加
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda更新
source ~/.bashrc然后是cuda版本的切换，系统可以装多个cuda
可以在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本
cd /usr/local/
ls
我们安装了cuda10.2，cuda9.0，而cuda是一个软链接，它指向我们指定的cuda版本，在设置环境变量时，使用的是cuda，而不是cuda-10.1和cuda-9.0，主要是方便我们切换cuda版本，不用每次都去设置环境变量的值。
查看当前使用cuda版本
stat cuda（注意上面这条命令需要先cd /usr/local/）
选择切换使用的cuda版本
sudo rm -rf cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2 /usr/local/cuda
上面就从cuda9.0替换为cuda10.2,同理可以切换到cuda9.0.
最后安装tensorflow
我使用的是Anaconda安装，首先创建一个虚拟环境（建议跑一个项目建立一个）,里面配置python2.7或者别的版本。
conda create -n name pip python=2.7
激活虚拟环境(或者 source activate name)
conda activate name
安装python版本对应的tensorflow（注意，我是python2.7安装对于的tensorflow1.80）
提供tensorflow官网教程这里
pip install --ignore-installed --upgrade https://download.tensorflow.google.cn/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl以下提供的多个版本（更换上述命令后面的下载地址即可）
py2.7（上面链接为CPU版，下面为GPU版，以下同理，懒得打字：） ）
https://download.tensorflow.google.cn/linux/cpu/tensorflow-1.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
https://download.tensorflow.google.cn/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
py3.4
https://download.tensorflow.google.cn/linux/cpu/tensorflow-1.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
https://download.tensorflow.google.cn/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
py3.6
https://download.tensorflow.google.cn/linux/cpu/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
https://download.tensorflow.google.cn/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
安装完成后进行简单验证
进入创建的虚拟环境然后
python 进入编译
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))若出现
则恭喜安装成功了
若出现其他错误消息，那么也恭喜你，重新安装一次：）
新手初来乍到，有错误请指出，我会进行改正。最后麻烦一键三连，别白嫖啊！