机缘巧合之下安装ubuntu17.10过程一堆坑，在帖子中记录一下。
过程中参考以下及若干链接，感谢感谢！！
过程如下：
1 安装驱动
显卡驱动中，拒绝手动，一堆坑。本文中显卡为GTX1080.
软件与更新（全部）-〉 附加驱动 -> nvidia corporation GP104
安装后结果
384版本的驱动
2 安装CUDA
2.0安装之前的一些说明：
1)
Cuda8.0并不支持17版本！！！所以这里只能安装Cuda9.0(网上安装8.0的教程其实里面也全是安装的9.0),本文中安装的是uda版本已经是9.2
2) 直接用Linux下载非常慢，推荐使用windows找一个好的地方下载好，u盘转到linux下的home 文件夹
3) 安装之前参考官方安装指导链接（
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html）尤其注意Pre-installation Action部分。
2.1安装之前的准备：
对应于官方文档的，linux版本信息，NVIDIA GPU信息等，参考：
本节中主要遇到 gcc版本太高的问题及安装过程依赖的包未装问题，解决方法如下：
1 ）安装 gcc-5
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-5 gcc-5-multilib g++-5 g++-5-multilib
此时
gcc --version发现还是7.2版本，更新系统默认gcc为gcc-5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 40
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50
sudo update-alternatives --config gcc
其中 最后数字为优先级，该数字越高优先级越高，40，50的区别
（https://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/142299.htm）
结果如下：
同样设置g++:
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 40
sudo update-alternatives --config g++
此时用
gcc --version查看为5.0版本
2） 按装依赖的包
sudo apt-get install g++ freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
3 安装CUDNN
3.1 获取cuda安装 文件
这个cuda有两个安装方式：一个是runfile，另一个是deb。
选择第一个runfile下载。
选择第一个runfile下载。
选17.10！！！！！否则下不到合适的安装文件，注意下载下来应该为9.0+版本
本文下载的文件为
本文版本：
cuda_9.2.88_396.26_linux.run
3.2 安装
chmod +x cuda_9.2.88_396.26_linux.run
sudo sh cuda_9.2.88_396.26_linux.run
#上句不成功时尝试如下
sudo sh cuda_9.2.88_396.26_linux.run -override
安装过程，
选项install nvidia accelerated Graphics Driver （驱动需要选
n (NO), 原因已经安好驱动（第一步），系统自带驱动坑略多，其余默认。
3.3. 更改配置件
sudo gedit ~/.bashrc
添加
export PATH=/usr/local/c
uda-
9.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/loca
l/cuda-
9.2
/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存
重启ubuntu
3.4 检验cuda是否安装成功
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1
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cuda-
install
-samples-9.0.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-9.0_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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1
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sudo
nvidia-smi
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可以看到gpu的各种信息。
4 安装cudnn
4.1 下载
1） 版本问题：
CUDA8.0对应的cuDNN版本是5.1，CUDA9.0对应的cuDNN7.0。同时，cuDNN可以同时安装在CUDA8.0和9.0中，而cuDNN7.0只能对CUDA9.0及以上适用。
cuda, cudnn, tensorflow之间版本的对应关系
）
2） 下载
官方链接：
（下载前需要登录网站，因此需要进行注册）
本文中版本：
cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz
3) 解压及安装
# 版本信息 cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz
mkdir cuda
mv cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz cuda/
cd cuda/
gunzip cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz
tar xvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tar
cd cuda/
cd ..
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
5 安装annaconda
#
python 3.6版本：
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
# python 2.7版本：
https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh
#手动下载，链接
chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
提示加入环境变量 输入yes
source ~/.bashrc
6
annaconda 安装teansorflow
#通过清华的pip源，用这种方式安装tensorflow-gpu版本速度很快
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu
7 最终测试
我们在ipython中试一下新安装好的Tensorflow:
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