本文共 2198 字，大约阅读时间需要 7 分钟。
记录一下装的过程：
1.装显卡驱动，到下载相应的驱动。并且查看你要装的cuda版本和驱动对应的关系
cuda和驱动版本要求： 这上面有对应的关系。
a. 检测相应的内核文件,我直接装的Ubuntu 16.04好像没有执行也没出问题sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)b. 编辑/etc/modprobe.d/blacklist.conf 禁止第三方驱动sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf文件末尾加上下两行blacklist nouveau options nouveau modeset=0c.重启rebootd.检测禁止是否成功，下面的命令没有输出就代表可以了。lsmod | grep nouveaf.通过ctrl+alt+f2进入终端，登入账户，通过下面命令关闭图像界面sudo service lightdm stopg.切换到你下的nvidia driver目录 然后执行 sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run -no-opengl-files其中按提示操作就可以了,似乎不加-no-opengl-files有的时候会出现循环登入问题。h.装完就可以执行下面的命令开启图像界面，然后登入了，没有出现循环登入就可以了sudo service lightdm start执行下面命令，查看i.nvidia-smi到此就完成了驱动的安装
2.安装cuda 10.0
1.到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下好cuda_10.0.130_410.48_linux2.切换到下载好的目录具体怎么切自行百度3.执行下面命令，除了装驱动选择no，其他都是yessudo bash cuda_10.0.130_410.48_linux4.一般用户目录下会创建NVIDIA_CUDA-10.0_Samples的测试样例，cd进入这个目录，执行编译make -j8我这里通过8核编译，具体看自己的机子，编译完成后，执行cd bin/x86_64/linux/release/./deviceQuery会出现pass就是过了。5.配置环境变量在用户目录下有.bashrc文件vim ~/.bashrc写入export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH一般安装完cuda会出现/usr/local/cuda这个软连接，你也可以写cuda-10.0然后保存退出source ~/.bashrc 载入配置nvcc -V 查看版本，出现版本信息就说明配置好了
3.安装cudnn 7.6
1. 下载cudnn，https://developer.nvidia.com/cudnn，要注册账号才能下。 下载好 cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz2. tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz #解压3. 执行下面的命令，把cudnn的头文件和库拷贝到cuda下的include和lib64下 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 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*4. 到目前就已经是装好了。如果要验证的话，可以安装一个tensorflow pip install tensorflow-gpu=1.13.1 命令行输入python 就可以进行python解释器环境 然后输入下面的就可以看到gpu信息了，如果没有说明没装好。 import tensorflow as tf gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name() print(gpu_device_name)5. 到这里就基本装好了。
4.装的过程出现问题
1.如果出现循环登入问题，就ctrl+alt+f2进入终端卸载驱动。sudo service lightdm stopsudo apt-get remove --purge nvidia-*然后重新装驱动就可以了。2.出现cuda和driver版本不一致，一般装新的驱动基本能支持cuda，如果驱动太旧可能不满足cuda的要求。3.tensorflow 版本和cuda、cudnn版本不匹配，出现各种问题。最好装相应匹配的版本。https://www.tensorflow.org/install/source#tested_source_configurations有对应的cuda、cudnn、tensorflow版本对应。
参考：
转载地址：http://odzvi.baihongyu.com/