工程师说rtx2080ti支支持cuda10，开始用cuda最新版10.1折腾了两天，都成功了，但是运行tensorflow时候提示要cuda9版本。最后实验了一下cuda9 cudnn7.3.1终于成功跑起来了， 记得用conda install tensorflow-gpu=1.8.0 或者1.7.0 安装 太低版本好像还是出问题。
另外，今天一早运行任务估计并行太大，导致系统死机，重新启动后，显卡驱动损坏了，没办法，重新安装驱动，完成后运行tf程序又出现类似的情况，提示cuda cudnn版本不对应。后来想着 nvidia显卡驱动重装了，估计cuda cudnn也需要重新安装，于是卸载了重装，直接跑tf程序，问题依旧，怎么办？
后来又把cuda下虚拟环境对应的tf重新安装了一下，直接运行conda install tensorflow-gpu=1.8.0（更高点版本），不用卸载，否则提示要下载低版本的cuda和cudnn。（不要执行conda uninstall tensorflow-gpu=1.8.0）
崩溃，一个系统搞了4天。浪费了大量时间！！哭晕！！！！！！！！！！！
如果卸载cuda9.0
sudo /usr/local/cuda-9.0/bin/uninstall_cuda_9.0.pl 执行。
因为要跑一些比较大的程序，所以实验室给配了一块比较新的显卡 rtx2080ti ,所以我要安装个与它适配的驱动。好了废话不多说，开始工作，一些图片也没有保存，还是依靠苍白的文字吧。。。
一、安装NVIDIA驱动
1.下载驱动文件
去官网下载和自己的显卡适配的驱动文件，是个.run文件。贴个下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx
search之后下载就行，记住它下载到了哪个文件夹里，以后会用的到
2.文件已经下载好了，但是在安装之前我我们需要做一些准备。
（1）、删除原有驱动（可选）：$ sudo apt-get remove --purge nvidia*
我在删除的时候就提示我没有原有的驱动。
（2）、禁用nouveau，安装NVIDIA需要把系统自带的驱动禁用
打开文件：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文本最后添加以下内容：
blacklist nouveau
option nouveau modeset=0
- 1
- 2
然后保存退出
执行：sudo update-initramfs -u
重启，命令行输入：lsmod | grep nouveau
没有任何输出的话就代表禁用成功。
3.安装NVIDIA驱动程序（准备另一台电脑，用来看教程或者是查找需要输入的命令）
禁用图形界面服务：sudo service lightdm stop
按Ctrl+Alt+F1进入命令行，输入用户名密码登录（通过Ctrl+Alt+F7可返回界面）
下载的是.run文件，首先给文件赋予执行权限，首先cd到下载目录：（重要的事情说三遍：注意参数、注意参数、注意参数）
打开所在的文件夹：cd ～/download/ （这里应该写你当时把.run文件下载到的文件夹的路径，一般默认是下载文件夹，如果你在这里出现错误，比如找不到文件，或者路径是中文的，可以尝试把.run文件移动到一个home下，这样可以直接打：cd /home/你的用户名/ 这样就可以打开了。）
然后输入：sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run （敲自己下载的文件名字）
这是不会有什么输出。
接着安装：sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run –no-opengl-files
no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装opengl文件。这个参数最重要
–no-x-check 安装驱动时不检查X服务
–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau
后面两个参数可不加。
接着就是一直选择它默认的那个选项就好。
然后挂载驱动： modprobe nvidia
最后查看是否已经安装好了：nvidia-smi
出现这种界面，说明已经安装成功。可以打开图形界面了：sudo service lightdm start。后面的安装直接在终端即可。
二、安装cuda 9.0
安装和自己显卡的适配版本，也可以看上图中显示的和自己安装的NVIDIA适配的cuda version(上图右上角)。我选择的是cuda 9.0。
1.下载文件
官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-zone 选择适合自己的版本
下载到一个确定的文件夹里，一般默认在“下载”里。
2.安装 最好root下安装
sudo chmod a+x cuda_10.0.130_410.48_linux.run // 获取权限
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --tmpdir=/home/anzhuo/
里加 --tmpdir 主要是直接运行后，会提示空间不足的问题,后面应该填自己下载之后文件所在的路径，我直接放在了home下
这时会出现很长的声明，一直按enter键，把声明读完，然后就可以进行选择了。（这里我的图没有保存下来，用了别人博客里的图，特此感谢）
因为我是独立安装的NVIDIA 程序，所以进行上面的选择，安装完成后会出现个提醒，这是因为我在安装CUDA的时候没有选择安装驱动，提示需要安装驱动，忽略就行。
3.加入环境路径
打开.bashrc 文件：sudo gedit ~/.bashrc
打开文件后将下面两句话加入进去：
export LD_LIBRARY_PATH=$LDLIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
保存 关闭，命令行输入：source ~./bashrc
4.终端输入：nvcc --version 会输出CUDA的版本信息
这样就是安装成功了！
三、安装cudnn
1.官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
进入时需要登录，没有账户的话就注册一个，进入即可。选择和自己cuda适配的版本
然后下载，是一个压缩包，我下载完之后电脑自动跳出来提取，是一个cuda文件夹，然后我就提取出来了，放到了home文件夹下。如果不能直接提取的，百度搜Ubuntu下解压的命令，将它解压到一个确定的文件夹下。
2.右击cuda文件夹，选择在终端打开，然后输入
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*
3.查看cudnn版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
验证cuda是否成功：
验证cudnn 是否安装成功
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
当输出是：
Result of classification: 1 3 5
Test passed!
说明cudnn安装成功！