NVIDIAのドライバをインストールします。
NVIDIAドライバをダウンロードしてください
TensorFlow2.0はcuda10を必要とするので、バージョン410.48ドライバの上にインストールする必要があります
CUDAツールキットのLinux x86_64版ドライバのバージョンのWindows x86_64版ドライババージョン
CUDA 10.1.105> = 418.39> = 418.96
CUDA 10.0.130> = 410.48> = 411.31
CUDA 9.2（9.2.148更新1）> = 396.37> = 398.26
CUDA 9.2（9.2.88）> = 396.26> = 397.44
CUDA 9.1（9.1.85）> = 390.46> = 391.29
CUDA 9.0（9.0.76）> = 384.81> = 385.54
CUDA 8.0（8.0.61 GA2）> = 375.26> = 376.51
CUDA 8.0（8.0.44）> = 367.48> = 369.30
CUDA 7.5（7.5.16）> = 352.31> = 353.66
CUDA 7.0（7.0.28）> = 346.46> = 347.62
保安官英魏にアクセス可能なネットワークアクセス：https://www.geforce.cn/drivers
私は410.78をダウンロードするためにここにいます
禁止Ubuntuはドライバが付属しています
sudoのvimの/etc/modprobe.d/blacklist.conf
ファイルに次の2行を追加します。
新しいブラックリスト
新しいオプションMODESET = 0
＃設定を更新
sudoでupdate-initramfs -u
＃再起動
リブート
＃駆動禁止かどうか、何も出力が禁止されていない成功を検出
lsmodの| grepをもう一度
NVIDIAのドライバをインストールします。
コマンドラインインタフェースのCtrl + Alt + F1キーを入力します。
sudoのサービスlightdm停止
CDのinstall_package
sudoのはchmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
sudoの./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
インストールGPUをチェック
＃グラフィカル・インターフェースを再起動し
sudoのサービスlightdm開始
＃ビューのグラフィックスドライバ
NVIDIA、SMI
上記の方法は、インストールすることができない場合は、インストールするには、次の方法を使用してください
sudoのアドオンはapt - リポジトリPPA：グラフィックス・ドライバ/ PPA
須藤はapt更新
現在のドライバのサポートを見ます
Ubuntuの-ドライバ・デバイス
適切なドライバをインストールします。
須藤はaptインストールのnvidiaドライバ-410
インストールcuda10
ダウンロードcuda10
cuda10.0アドレスします。https：//developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
インストールのCUDA
sudoのはchmod 777 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
sudoの./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
PS：USR /ローカル/なし（N）選択されていない/作成するには、環境変数はソフト接続CUDA特定のバージョンの背面に直接書き込むかどうかの選択に、あなたは混乱CUDA複数のバージョンを避けることができます。
CUDA環境の構成に良いhttp://www.xasgfk.cn/である無錫女性病院
第一の方法を押しCUDAバージョンの複数を直接配置することができるがあれば、それは第二の構成CUDA複数の使用を必要とします
図1に示すように、ダイナミックリンクライブラリに構成された（速いローディング、機械はCUDAバージョンで構成することができます）
sudoのgeditの/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
開いているファイルで、次のステートメントを追加します。
/usr/local/cuda-10.0/lib64
実行
sudoのldconfigを
（異なる環境において、異なる環境設定変数、複数のバージョンCUDA）環境変数を設定するには2、
sudoのgeditの〜/ .bashrcに
ファイルを開いた後、インストールディレクトリファイルパスの最後に追加され、以下のように、コマンドは次のとおりです。
輸出PATH =は/ usr / local / CUDA-10.0 / binに：$ PATHに
=は/ usr / local / CUDA-10.0輸出LD_LIBRARY_PATH / lib64に：$ LD_LIBRARY_PATH
ラン
ソース〜/ .bashrcに
PS：
グローバルシステム変数、中には/ etc / profile内の設定を構成するには
あなたがプログラムを.bashrcに環境変数をインポートしませんpycharmリモート呼び出しを、使用している場合は、Pythonで対応する操作で環境変数として設定します。（これを無視pycharmリモート呼び出しを使用しないでください）
オリジナル住所ます。https：//blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/90170708
インストールcuDNN7.5.1
ダウンロード
cudnn7.5.1（cuda10.0版）https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
[画像（2019年5月7日22-23-12.pngから/ホーム/ CZY / coding_pubic /ブログ/資産/ tensorflow_api /スクリーンショット）は、外側リンク障害（IMG-hXBmWHCL-1563497799736）をダンプ]
インストールcudnn：
タール-zxvf cudnn-10.0-のlinux-x64の-v7.5.1.10.tgz
CDの奇跡
sudoのcpはlib64に/ libに* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
CDの/usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudoのはchmod + R libcudnn.so.7.5.1＃独自のバージョンを表示する.so
sudoのLN -sf libcudnn.so.7.5.1 libcudnn.so.7
sudoのLN -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
インストールTensorFlow2.0
ピップtensorflow-GPUの== 2.0.0-alpha0をインストール
輸入tensorflow、出力tf._version_、通常のインストール。