1.Ubuntu安装NVIDIA驱动
Ubuntu安装NVIDA驱动可以直接在软件和更新里安装，也可以自行到NVIDA官网下载合适的驱动安装，驱动不一定要安装最新的，但越是高端的显卡越是要安装稳定的版本。这里我选择的是Ubuntu自带的软件更新里的驱动384.130，够省心。多显卡的只需要装一次，这个与安装驱动个数无关，安装好后执行nvidia-smi会显示出显卡的驱动版本跟其他信息。
2.安装CUDA9.0
安装cuda切莫追求最新，因为cuda跟cudnn之间的版本兼容性有关系。以下为目前所支持的一些版本搭配：
这里选择cuda9.0和cudnn7.0是因为cudnn可以直接有deb安装。CUDA下载地址，直接下载runfile(local)格式。
执行：sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run开始安装
安装过程中除了在选择nvidia driver一步中选no，因为在安装cuda之前已经安装好驱动，其他可以一路yes，最后等待安装成功，最后执行nvcc -V会显示cuda的版本信息。
3.安装cuDNN7.0
cuDNN建议下载7.0适配cuda9.0的deb版本，
注意有3个的都要下载下来，最后安装顺序也是这3个从上往下安装，因为相互之间有依赖关系。安装好后暂时不需要测试，一般版本不排斥都是有效的。
4.安装tensorflow-gpu1.8.0
安装tensorflow有多种方式，我是选择在anaconda里装的，具体看另一篇使用 anaconda 进行安装tensorflow_gpu
安装好后进行测试，有输入能输出一般没问题：
