Ubuntu18.04下安装Nvidia驱动和CUDA10.1＋CUDNN_那记忆微凉的博客-CSDN博客_ubuntu18.04安装cuda10.1
Ubuntu 18.0.4安装以及深度学习基本环境配置教程 - 哔哩哔哩
先准备两个U盘，一个ubuntu系统启动盘，一个是空u盘128G（将来要把系统安装到此盘）
启动盘
1.安装Ubuntu
-下载Ubuntu镜像，写入USB
-重装系统
可参考以下链接https://blog.csdn.net/weixin_43981221/article/details/88774450?utm_source=app&app_version=4.5.
安装ubuntu
两U盘插入电脑，神舟电脑F2，进入BIOS界面。
boot manger进入“EFI Boot Devices”选择启动盘
快速选择install ubuntu（或者进入试用ubuntu,在试用ubuntu里面点击安装）
选择最小安装，选择其它选项，设置分区
128G分区：
| / | 20480M | root | ext4 |
| /boot | 2048M | boot | ext4 |
| /home | 剩余 | home | ext4 |
| 交换区 | 16384M | swap |
安装好以后可以通过命令简单看一下分区是否配置成功
2.环境配置
-初始系统需要一些基础包的安装：
sudo apt update sudo apt install build-essentialNVIDIA显卡驱动安装
（参考：https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/99670642）
安装显卡驱动
检查自己电脑的gpu是否CUDA-capable
lspci | grep -i nvidia#没有lspci就安装
apt install pciutils
1、禁用nouveau并重启（安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突）
lsmod | grep nouveau如果有输出说明nouveau正在加载
（没有lsmod就安装）
sudo apt install module-init-tools2、打开禁用列表
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
或者
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.confvim打不开的话
换为
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf在打开文本的最后一行添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
i 编辑模式
A 行尾添加
enter 换行
要撤回先esc退出到命令模式，U
i插入光标之前
更新
sudo update-initramfs -u重启：
reboot再次查看是否禁用nouveau(没有输出就成功了)
lsmod | grep nouveau
(没有输出就成功了)
没有禁用重启会进不去
3、重点：
0.先安装 gcc
sudo apt install build-essential
1.删除旧的NVIDIA驱动
sudo apt-get remove nvidia-*
sudo apt-get autoremove
2.更新系统软件仓库列表
sudo apt-get update
３.使用下面的命令查看系统推荐安装哪个版本的N卡驱动
ubuntu-drivers devices
4.使用建议安装
sudo ubuntu-drivers autoinstall或者指定安装
sudo apt-get install nvidia-settings nvidia-driver-430 nvidia-prime
安装双显卡切换指示器
sudo add-apt-repository ppa:nilarimogard/webupd8
sudo apt-get update
sudo apt-get install prime-indicator
重新启动
sudo reboot 5.显示显卡信息(显示出来就安装成功了)
nvidia-smi 
可以直接使用下面的命令来查看nvidia显卡状态
lspci | grep -i nvidia
Cuda安装
下面详细示例是10.2，不过不怎么建议这个，用tensorflow有点麻烦，建议10.0,10.0又有点区别，可以参考https://blog.csdn.net/qq_43030766/article/details/91513501，安装cuda过程中，有一步需要Pass，如果没有重启试试。
1. 下载CUDA Toolkit
官网网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
https://blog.csdn.net/ithinking110/article/details/105144202
2. 安装
你自己可以建个文件夹，然后在文件夹中输入上述两条命令：用上图installation instruction下面的命令
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
2.再出现的提示中选择continue和accept,直到出现如下画面：
由于我之前已经安装了Nvidia的显卡驱动，这里不安装driver，那么只需要移动到Driver，按enter键，将＂［］＂中的Ｘ去掉即是不选择．然后在Install
3. 添加环境变量
sudo vim /etc/profile #(对所有用户） sudo vim ~/.bashrc #(对当前用户)末行添加并保存退出。（检查一下自己的地址）
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
可以查看一下
然后source激活
source /etc/profile #(对所有用户）或者
source ~/.bashrc #(对当前用户)5.终端输入
cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
结果如图:
出现Result = PASS则表示安装成功通过!!如果没有Pass重启试试！
4. 检查驱动版本和CUDA toolkit
cat /proc/driver/nvidia/version nvcc -V在终端输入命令，实时查看GPU的使用情况：
CuDNN安装
1. 下载cuDNN Library for Linux（需注册账号：https://developer.nvidia.com/）
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
2. 解压下载好的文件，解压后cuDNN的文件夹名称为cuda（按照自己指令修改）
tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
3.将cuDNN内容复制到CUDA安装文件中，即将cuDNN解压后的cuda文件中内容复制到/usr/local的CUDA中。（这里需要检查自己路径）
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*
验证cudnn是否安装成功
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
当选择Debian File进行安装时会在/usr/src/cudnn_samples_v7有一些cudnn的例子
编译mnistCUDNN sample进行验证
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
如果安装成功将会有如下图所示的：Test passed!
参考：Ubuntu18.04安装CUDA及CUDNN有效方式_infinite_with的博客-CSDN博客_ubuntu安装cuda和cudnn
4.查看是否安装成功
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2