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一. 电脑硬件说明
- Ubuntu 16.06
- GeForce GTX 960M
- 驱动：384.130
- CUDA：9.0
- cuDNN：7.1.2
二. 安装NVIDIA GPU的驱动
1. 选择GPU驱动下载
首先查询自己电脑显卡的型号：
lspci | grep -i nvidia
在NVIDIA[https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us]选择合适的Driver的下载，按照笔者的型号选择如下：
点击search后下载。
2. 安装GPU驱动
（1）. 屏蔽nouveau驱动
在/etc/modprobe.d/下新建一个文件blacklist-nouveau.conf，即：
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
写入：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新
sudo update-initramfs -u
测试：
lsmod | grep nouveau
如果没有任何输出则表明禁用成功
（2）. 安装GPU驱动
输入命令：
sudo service lightdm stop
进入驱动所在的文件夹：
sudo chmod +x ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run
修改权限。然后：
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run
安装完成后重启电脑：
reboot
重启后输入：
nvidia-smi
如果有打印GPU的相关信息则表示安装成功：
3. 安装CUDA
（1） 下载CUDA
在官网上选择合适的CUDA并下载runfile文件：
注意下载Base下面的四个补丁：
下载的时候注意版本的对应：
笔者下载目录为：
（2）安装CUDA
输入：
sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
注意：执行后除了让你选择是否安装nvidia384驱动时，一定要选择否：Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.**？其他的选择确认或者接受即可。
接下来安装补丁，补丁安装非常简单，一直确定接受即可。
sudo ./cuda_9.0.176.1_linux.run
sudo ./cuda_9.0.176.2_linux.run
sudo ./cuda_9.0.176.3_linux.run
sudo ./cuda_9.0.176.4_linux.run
（3）环境变量配置
在主目录终端中输入
vim ~/.bashar
在最后补充上：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
然后【Esc】+【：wq】保存退出。
刷新：
source ~/.bashrc
输入：
nvcc -V
打印：
（4）测试
找到测试cuda的demo
笔者的在主目录下：
cd NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery
如果打印GPU的信息，则安装成功！！！！
4. 安装cuDNN
（1）下载
在官网网页下载，需要先注册，同样得注意上面表中的版本适配问题。
（2）解压并拷贝
sudo tar -zxvf ./cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuDNN/cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
三. 安装Anaconda
在官方网址下载：
切换到下载目录下：
bash Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64.sh
之后一直按Enter，出现输入提示的时候，都输入yes即可。
在终端输入：
conda -V
如果有打印：
则安装成功！！！
四. 安装Tensorflow-GPU
- Anaconda创建环境：
conda create -n tensorflow python=3.6
- 激活环境：
source activate tensorflow
- 安装Tensorflow-GPU（注意版本）：
conda install tensorflow-gpu=1.10
如下测试：
五. 测试是否调用GPU的两个demo
【demo_1】
import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
with tf.device('/gpu:0'):
c = a + b
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True, log_device_placement = True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))
如果调用，打印如下：
【demo_2】
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
value = np.random.randn(5000, 1000)
a = tf.constant(value)
b = a * a
c =0
tic = time.time()
with tf.Session() as sess:
for i in range(1000):
sess.run(b)
c+=1
if c%100 == 0:
d = c / 10
# print(d)
print("计算进行%s%%" % d)
toc = time.time()
t_cost = toc - tic
print("测试所用时间%s"%t_cost)
print("Ubuntu上GPU为1050ti测试时间为7.99727988243103")
如果调用，打印如下：
祝贺！！！可以安心工作了！！！