#配置如下
Ubuntu 18.04 LTS
python 3.6
nvidia driver 390
cuda 9.0
cudnn 7.1
tensorflow 1.5
安装显卡驱动
查看NVIDIA driver 推荐。
$ ubuntu-drivers devices
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001C81sv00001028sd000011C0bc03sc00i00
vendor : NVIDIA Corporation
model : GP107 [GeForce GTX 1050]
driver : nvidia-driver-396 - third-party free recommended
driver : nvidia-driver-390 - third-party free
driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
安装：
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
按照推荐的驱动安装，如果失败，请添加NVIDIA driver源仓库然后在安装，安装命令如下：
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
测试安装是否成功（提示无法找到的时候，可以先试试重启机器再测试）
$ nvidia-smi
Tue May 22 12:14:56 2018
±----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.59 Driver Version: 390.59 |
|-------------------------------±---------------------±---------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|=++==============|
| 0 GeForce GTX 1050 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| 20% 39C P0 N/A / 75W | 444MiB / 2000MiB | 0% Default |
±------------------------------±---------------------±---------------------+
±----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1155 G /usr/lib/xorg/Xorg 28MiB |
| 0 1252 G /usr/bin/gnome-shell 48MiB |
| 0 1539 G /usr/lib/xorg/Xorg 163MiB |
| 0 1713 G /usr/bin/gnome-shell 107MiB |
| 0 2442 G …-token=755D9B9E74B9E412D1116412B89F4DC2 93MiB |
±----------------------------------------------------------------------------+
出现上述信息则说明驱动安装成功
安装CUDA
官网下载cuda-9.0下载如下三个文件：
cuda_9.0.176_384.81_linux.run
cuda_9.0.176.1_linux.run
cuda_9.0.176.2_linux.run
下载完成之后加入执行权限并开始安装
注意：
1.安装cuda的时候并没有降级gcc，g++；说明cuda9.0已经支持gcc7.0安装，所谓降级是后面要编译cuda测试例子的时候用到6.0以下的g++，和gcc版本。
2.安装过程中注意看以下询问是否安装NVIDIA driver的时候原则no 其他yes即可（按住回车使0%涨到100%）。
$ sudo chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
$ sudo chmod +x cuda_9.0.176.1_linux.run
$ sudo chmod +x cuda_9.0.176.2_linux.run
$ ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run --override
$ ./cuda_9.0.176.1_linux.run
$ ./cuda_9.0.176.2_linux.run
测试cuda
注意选择该例子进行测试需要g++，gcc版本为6.0以下否则编译会出错。而ubuntu18.04 LST自带的g++，和gcc
版本为7.3，因此我们选择安装一个低版本的g++ 5.0，和gcc 5.0
并设置为版本控制，如下：
$ sudo apt install gcc-5 g+±5
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g+±5 50
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g+±7 70
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 70
这样就可以通过以下命令来切换使用的gcc和g++版本
$ sudo update-alternatives --config g++
There are 2 choices for the alternative g++ (providing /usr/bin/g++).
Selection Path Priority Status
0 /usr/bin/g+±7 70 auto mode
- 1 /usr/bin/g+±5 50 manual mode
2 /usr/bin/g+±7 70 manual mode
Press to keep the current choice[*], or type selection number:
$ sudo update-alternatives --config gcc
There are 2 choices for the alternative gcc (providing /usr/bin/gcc).
Selection Path Priority Status
0 /usr/bin/gcc-7 70 auto mode
- 1 /usr/bin/gcc-5 50 manual mode
2 /usr/bin/gcc-7 70 manual mode
Press to keep the current choice[*], or type selection number:
如图所示按1，选择5.0版本。
环境变量设置：
在测试之前还有一步就是要做一个路径的添加，否则会报错。同时把下面三条指令放在自己的bash配置文件里/.bashrc或者/.zshrc里面。
我的是gedit ~/.bashrc(记得要source ~/.bashrc）
$ export PATH=/usr/local/cuda-9.0/binKaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: {PATH:+:PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64/
检查：nvcc –version，如果显示下面的文子就说明安装成功了。
测试CUDA
$ cd ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/5_Simulations/fluidsGL
$ sudo make clean && make
$ ./fluidsGL
如果出现找不到libcufft,则使用如下指令安装，然后重启Terminal即可。当然可能你的缺失依赖可能和我的不一样
则需要按照你的缺失进行安装，方法都一样。
$ sudo apt-get install libcufft9.1
出现如下则代表cuda安装成功。
安装cudnn7.1
下载cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
1.解压文件
$ tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
2.把文件移到cuda目录下
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/
3.给文件读取的权限
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
至此cudnn配置完成。
安装tensorflow
pip install tensorflow-gpu==1.5
PS:之前安装的是1.8，装完之后CUDNN和CUDA总是出错，改成1.5就完美运行，原因未知，望诸位能答疑解惑……
测试安装成功与否
安装完成之后终端进入python输入
Python 3.6rc1 (default, Apr 15 2018, 21:51:34)
[GCC 7.3.0] on linux2
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
如果出现下图所示则安装成功，可以看到GPU已经被列出来。
[name: “/device:CPU:0”
device_type: “CPU”
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 8754742150252655686
, name: “/device:GPU:0”
device_type: “GPU”
memory_limit: 1276313600
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
incarnation: 17576461877219777618
physical_device_desc: “device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1”
]
至此tensorflow1.5 完成安装
参考链接：
https://blog.csdn.net/sinat_40276791/article/details/80403784
https://blossomnoodles.github.io/cnBlogs/2018/04/30/Ubuntu18.04-Tensorlow-install.html
https://blog.csdn.net/aiolia86/article/details/80342240