显卡驱动的安装

（以gtx1050ti为例）

三种方式

1. 在软件与更新中的附加驱动中直接选择版本安装，最方便但是问题很多，还有可能失败，不推荐

2. 添加ppa源安装

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   $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 更新 $ sudo apt-get upgrade

   安装：

   1	$ ubuntu-drivers devices # 显示可安装驱动版本,然后选择其中的一个版本安装

   

   随后选择安装440版本的驱动

   注意：这里有两种安装方式，效果是一样的

   第一种是输入命令行，第二种是在软件与更新中的附加驱动中选择版本安装

   这里以第一种方式为例，第二种方式的操作类似

   
   

   输入以下命令

   1	$ sudo apt-get install nvidia-driver-440

   之后会出现如图所示的安装界面，这里让你设置安全启动的密码（需要英文加数字的形式）

   

   

   设置完毕后，重启电脑，将会出现如下界面

   

   选择第二项，Enroll MOK

   

   选择第二项，Continue

   

   选择yes，并输入你的密码，随后将会跳转回第一个界面，选择Continue boot，重启电脑

3. 使用官方下载的驱动进行安装

   过程较为复杂，这里就不演示了

   详见：https://blog.csdn.net/u014797226/article/details/79626693

   官网：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

   
   

   采用上述方法安装完成后进入系统后，输入以下命令

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$ nvidia-smi

如果出现如图所示的界面，说明安装成功！

注意：右上角的CUDA Version为当前驱动最高支持的CUDA版本，向下兼容，在之后安装CUDA toolkit时需要留意版本是否支持

安装CUDA Toolkit

使用官网安装，注意版本和选项别选错，这里我选择的是10.1，试过10.2发现无法使用GPU

下方有官方说明的安装方法，下载完成后，输入如下命令

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sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run # 这里填你的文件名

稍等之后，出现如下界面

输入accept，回车

注意：在这里用回车取消驱动选项，因为你已经装好了，使用cuda也是可以安装驱动的，但我试过

之后添加环境变量

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$ sudo gedit ~/.bashrc # 这里使用的是gedit，换成其他的也行
# 在文件末输入，注意更改你的CUDA版本号，确保匹配
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1
# 使环境变量生效
$ source ~/.bashrc
# 判断是否安装成功
$ nvcc –version

出现如图所示，即为安装成功

安装cuDNN

官网下载：https://developer.nvidia.com/cudnn

下载对应cuda版本的cudnn文件，这里我选择的是7.6.5对应cuda10.1，点击第三个进行下载

下载完成后进行解压，会有一个名为cuda的文件夹，输入以下命令

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$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看cudnn版本，检查是否成功

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$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如出现如图所示，则安装成功

安装Tensorflow-gpu

官方网址GPU支持：https://tensorflow.google.cn/install/gpu

官网有全部的安装过程，包括驱动、cuda的安装，反正我是没成功过

首先可以更新下pip

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$ python -m pip install --upgrade pip

随后使用pip进行安装，建议在虚拟环境下安装，速度慢的可以给pip换源

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(venv)$ pip install tensorflow-gpu # 默认安装最新版
(venv)$ pip install tensorflow-gpu==2.0.0 # 可选择版本安装

检验是否成功

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$ python3                     # 进入python3
>>>import tensorflow as tf
>>>tf.test.is_gpu_available() # 如果显示true说明安装成功，可以使用gpu

如图

注意：如果在引入tensorflow的时候出现一堆提示，请忽视，一般多为一些警告，不影响使用，只要最后能用就行

就此，大功告成，可喜可贺，可喜可贺！

win10上的安装

最后说一句，最方便的其实是，安装完驱动后，使用Anaconda3安装tensorflow-gpu，一条命令，帮你把之后所有的事情都解决

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(base)$ conda install tensorflow-gpu

但是，Anaconda3在我的电脑，我的Ubuntu系统中总是会崩溃，并且带崩我的整个系统，原因不知，搞崩两次了都

所以，这个方法建议是在win平台上搭建时使用的