一、安装显卡驱动
1.下载驱动NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run。
2.安装之前先卸载已经存在的驱动版本：
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
3.需要禁用 nouveau，只有在禁用掉 nouveau （将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单），才能顺利安装 NVIDIA 显卡驱动。
禁用方法：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最后一行添加：
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb
或者
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后更新：
sudo update-initramfs -u
再次查看：
lsmod | grep nouveau
4.开始安装NVIDIA驱动
Ctrl+Alt+F1，输入用户名，密码，进入命令行。
关闭图形界面：sudo service lightdm stop
进入.run文件目录下，安装驱动：
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run --no-opengl-files -no-x-check -no-nouveau-check
–no-x-check 安装驱动时关闭X服务；
–no-nouveau-check 安装驱动时禁用nouveau；
–no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。
5.安装完成后，重新启动图形环境
sudo service lightdm start
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
重启后，用命令行后得到信息则成功。
nvidia-smi
参考博客：
https://blog.csdn.net/github_38060285/article/details/82927362
https://blog.csdn.net/forever__1234/article/details/79844844
https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80104491
https://i.csdn.net/#/uc/favorite-list
二、安装CUDA9.0
1.下载cuda_9.0.176_384.81_linux.run
2.cd到cuda文件所在的目录，运行.run文件
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
单击回车，一路往下运行到100%，直到提示：
“是否为NVIDIA安装驱动nvidia-384？
(Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?)”，选择n！因为已经安装好驱动程序了。
其他的全都是默认或者y。
默认是安装在/usr/local/cuda-9.0文件夹下。
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-9.0
Samples: Installed in /home/hong (/home/username)
3.配置环境变量。
运行如下命令打开profile文件，然后在文件末尾添加路径，也就是安装目录，命令如下：
sudo gedit /etc/profile
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
source /etc/profile
或者：
sudo gedit .bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin$:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source .bashrc
4.测试CUDA的Samples例子
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make -j8
./deviceQuery
如果显示的是关于GPU的信息，则说明安装成功了。
5.安装完成。
最后可以安装一些库：
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libgl1-mesa-glx
三、cuDNN安装
1.下载cuDNN7.4.2
2.解压后，将文件复制到cuda相应文件加就好：
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
3.安装完成。
查看cuda版本的方法：
cat /usr/local/cuda/version.txt
查看cudnn版本的方法：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
参考博客：
https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476
https://blog.csdn.net/forever__1234/article/details/79844844
https://blog.csdn.net/caiexu/article/details/83714673
四、安装Pytorch
安装类型：Stable Linux Pip Python3.5 9.0
pip3 install torch torchvision
或者下载whl文件离线安装：torch-1.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install torch-1.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision
五、安装Jupyter Notebook
1.pip3问题
python3 -m pip install --user --upgrade pip==9.0.3
2.安装Jupyter Notebook
sudo python3 -m pip install jupyter
3.进入
jupyter notebook
4.修改文件存储路径
jupyter notebook --generate-config
生成配置文件jupyter_notebook_config.py，然后打开这个配置文件
sudo gedit /home/hong/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
找到#c.NotebookApp.notebook_dir = ' '添加
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/hong/JupyterCode'