1、安装顺序

NVIDIA 驱动-->cuda9.0-->cudnn->tensorflow;

2、安装命令

2.1 NVIDIA驱动

先下载驱动，查询显卡驱动并下载 GeForce 1060 ：NVIDIA-Linux-x86_64-410.66.run 安装过程： 1.可执行

1. sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.66.run

2.关闭系统自带的显卡驱动

1. sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

写入：

blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off

保存退出。 3.重启，“ctrl+alt+F2” 进入命令行模式安装； 4. 关闭 lightdm sudo service lightdm stopls 5.安装驱动

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.66.run

2.2 NVIDIA驱动

下载地址 貌似需要注册 同样在命令行下执行：

1. sudo chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run##注意Tensorflow 支持CUDA9.0 2. ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run 3. ##一直accept 并且yes,除了一个选项 问要不要装NVIDIA驱动 选择 "n",直到安装结束。

2.3cuDNN安装

[下载地址]（https://developer.nvidia.com/cudnn） 需要注册；

1. sudo chmod a+x libcudnn7_7.3.1.20-1+cuda9.0_amd64.deb 2. sudo dpke -i libcudnn7_7.3.1.20-1+cuda9.0_amd64.deb

2.4安装tensorflow

预备工作

“注：在开发Python应用程序的时候，系统安装的Python3只有一个版本：3.4。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。 如果我们要同时开发多个应用程序，那这些应用程序都会共用一个Python，就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7，而应用B需要jinja 2.6怎么办？ 这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。” 引用自 廖雪峰的网站 。

1. sudo apt update 2. sudo apt install python3-dev python3-pipsudo apt install python3-dev python3-pip 3. sudo pip3 install -U virtualenv # system-wide installsudo pip3 install -U virtualenv # system-wide install

安装Tensorflow

1. virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv 2. source ./venv/bin/activate # sh, bash, ksh, or zsh 3. pip install --upgrade pip 4. pip list # show packages installed within the virtual environment 5. pip install --upgrade tensorflow-gpu 6. python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"#Verify the install:

3.遇到的问题

3.1 安装NVIDIA显卡驱动后无法开机(已开机但是黑屏)

解决办法：重新安装显卡驱动

重启电脑 在开机界 按 “e”,编辑grub,

在“linux” 显示所在行 添加“quiet splash nomodeset ” 注意空格 如图：

F10保存。重启。 如果仍然黑屏，无法启动接着执行下面的命令：

在开机界面选择“ubuntu 高级模式”

选择“ubuntu…(recovery mode)”

依次 选择

resume – Resume normal boot resume – Resume normal boot”root – Drop to root shell prompt root – Drop to root shell prompt" 此时 可以进入root 权限的命令行模式，重新执行2.2。 如果在root 下 找不到 主文件夹，重启，然后执行上述4-5，再依次选择 failsafeX Run in failsafe graphic mode”root – Drop to root shell prompt root – Drop to root shell prompt" 然后重新执行2.2。 重启，就可以进入图形界面了。

4 其他

nvidia-smi 可以查看 驱动，以及显卡使用情况。 nvida-setting 可以查看显卡，以及设置。