一、本机环境配置
win7+ubuntu17.10双系统，自己配置的杂牌电脑
二、安装cuda前的环境检查
1.首先查看自己的显卡型号和类型，我的是NVIDIA，GT610（cuda目前只支持NVIDIA的驱动，如果不是，就不要费力了）
lspci | grep -i nvidia
2.确认自己的显卡是否在支持列表
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
3.查看自己装的系统信息
lspci -v -s 01:00.0
4.查看gcc版本（这里ubuntu系统17.10默认使用的gcc为7.2版本，为了装好cuda,需降级为gcc5版本;这里是我之前几次安装不成功的主要原因）
gcc --version
前期准备
1. 更新apt-get源列表
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
2. 添加驱动源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update
三、安装gcc 5
1.执行语句，安装gcc5
sudo apt-get install gcc-5
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注意一定要选择好版本，不选择默认装gcc-7,而后面编译时不支持gcc大于6的版本.
2.修改gcc配置
ls /usr/bin/gcc* -l
我的显示如下
lrwxrwxrwx 1 root root 7 2018-02-27 15:17 /usr/bin/gcc -> gcc-7.2
-rwxr-xr-x 1 root root 224544 2018-02-27 15:17 05:47 /usr/bin/gcc-5.4
-rwxr-xr-x 1 root root 237072 2018-02-27 17:25 /usr/bin/gcc-7.2
-rwxr-xr-x 1 root root 302104 2018-02-27 05:43 /usr/bin/gcc-5.4
由上面显示可以看出默认安装的是gcc-7.2，现在来改成gcc-5.4
删除gcc－7.2的软连接文件/usr/bin/gcc。（只是删除软连接）
命令：sudo rm /usr/bin/gcc
然后建一个软连接，指向gcc-5.4。
命令：sudo ln -s /usr/bin/gcc-5.4 /usr/bin/gcc
ok了，www.linuxidc.com 现在用命令：gcc -v 验证一下，变成了5.4版本
四、安装cuda 8.0
因为最新版的tensorflow 1.5不支持cuda9.0，这里安装8.0版本。
下载地址（当然也需要先注册）：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
1. run格式文件
如果下载的是run文件，直接运行即可。
2. deb格式文件
2.1 安装gcc(如果前面已操作，可忽略此步）：
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sudo apt-get install gcc-5
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注意一定要选择好版本，不选择默认装gcc-7,而后面编译时不支持gcc大于6的版本.
我安装时候，第一种方法失效，现在觉得，可能就是gcc版本不支持的缘故。
2.2 安装内核头文件
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sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
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2.3 deb安装
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sudo dpkg -i ,<cuda-repo-ubuntu1704-8-0-local_8.0.176-1_amd64.deb>(下载的deb文件）
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub <version>部分是自己下载的那个软件包名，一般在命令行按tab键就能出来；
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sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
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2.4 添加环境变量
写入到 ~/.bashrc 的尾部:
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export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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2.5 测试
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cuda-install-samples-8.0.sh <dir> 安装测试程序，<dir>是安装目录，自己新建一个即可
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安装好后，<dir>下有个NVIDIA_CUDA-8.0_Samples文件夹，cd到这个文件夹里面，执行$sudo make,编译完后，在bin目录或bin目录的子目录的子目录里有编译好的deviceQuery可执行文件，执行这个文件，可以看到下面的输出就说明安装成功了：
如果执行失败，则是显卡驱动没有装好。
最后再来测试一下CUDA，运行：
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sudo nvidia-smi
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可以看到gpu的各种信息。
5. 安装cudnn
参考链接如下：
https://www.cnblogs.com/jiu0821/p/8410178.html