參考https://medium.com/@cjanze/how-to-install-tensorflow-with-gpu-support-on-ubuntu-18-04-lts-with-cuda-10-nvidia-gpu-312a693744b5（可能需要科學上網(wǎng)）
本人電腦：Thinkpad T470p? ? 顯卡：Nvidia 940MX
注：與本人電腦一樣远豺，可以拐了夷野，不建議安裝tensorflow-gpu硕糊，因為還沒有cpu快突琳。。。。
CUDA:????cuda_10.0.130_410.48_linux.run
cuDNN:????libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
? ? ? ? ? ? ? ? ?libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
? ? ? ? ? ? ? ? ?libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
步驟：
1. 先安裝Nvidia顯卡驅(qū)動，cuda10.0至少需要410的驅(qū)動囊骤，ubuntu18.04據(jù)我所知最穩(wěn)定的是390的驅(qū)動， 不過我裝了410試了下冀值，似乎沒什么問題淘捡。
安裝410需要添加ppa：?sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa，用 ubuntu-drivers devices 查看可以安裝的版本池摧，用sudo apt autoinstall 會直接安裝recommended版本焦除，這里我選擇不安裝最新的，因為這里recommend不代表最穩(wěn)定作彤， 所以選擇安裝410,??sudo apt install nvidia-410
安裝完成重啟并可以使用nvidia-smi查看
注意： 兩種方式要去分開膘魄，一種是從官網(wǎng)上下載安裝乌逐，屬于手動安裝；另一種是上文說的方式apt安裝创葡。如果已用apt安裝有nvidia驅(qū)動浙踢，再使用手動安裝，可能導致系統(tǒng)卡在登錄界面一直loop灿渴，此時進恢復(fù)模式登錄root洛波，sudo apt purge nvidia*即可
2. 下載cuda10.0安裝
修改~/.bashrc,可以使用vim, nano等編輯器添加
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
runfile直接sudo sh cuda_10.[YOURVERSION]_linux.run開始安裝
type “no” when asked if you want to “Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 [YOURVERSION]?”
安裝完成時會提示，安裝未完成骚露，驅(qū)動要高于384蹬挤，這個不用管，是因為你選擇了上面所示的問題你選擇了no棘幸，cuda10.0他要安裝的是410.48焰扳，但是Nvidia提供的是410.78，你沒有按照他給的安裝误续，所以這里會警告吨悍，不用管。
$ cd ~/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
$./deviceQuery
用samples測試一下蹋嵌，出現(xiàn)Result = PASS 說明安裝完成育瓜。
3. 下載安裝cuDNN安裝
下載時沒有賬號的話需要先注冊，然后填寫調(diào)查問卷栽烂，接著就可以下載了
下載三個文件：
libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
用一下命令安裝
$ cd ~/Downloads
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
安裝完成后爆雹，測試一下
$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
$ cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
$ make clean && make
$ ./mnistCUDNN
出現(xiàn)Test：passed!說明安裝成功了
4. 安裝tensorflow1.13（這里指tf-nightly-gpu）
這里安裝tf-nightly-gpu，因為我安裝時1.12的tensorflow-gpu會出現(xiàn)can’t?import “l(fā)ibcublas.so.9.0”問題
建議先用virtualenv建立虛擬環(huán)境愕鼓，tensorflow官網(wǎng)有
pip install tf-nightly-gpu
有時pip install 下載慢钙态，可以點開pip install時的鏈接，直接下載whl文件菇晃，然后pip install *.whl來安裝
5. 測試是否安裝成功
$ python -c “import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))”
