下载地址

1.nvidia显卡驱动下载

https://www.geforce.cn/drivers

2.cuDNN下载

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载需要账号。

3.tensorflow清华下载

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/

好像没有更新了 可以用直接pip下载，指定对应版本即可

常见问题1：ubuntu系统安装nvidia显卡无限循环启动

描述：在安装好驱动之后，一直循环在登录界面，输入密码之后一闪又回到登录界面，重装了多次驱动还是不行。
解决办法：

1. 首先先停止X server。 快捷键ctrl+alt+f1进入tty1，再sudo service lightdm stop即可关闭X server。

2. 然后首先卸载之前安装的驱动，卸载提供两种方法
   2.1.先进入tty1，然后sudo apt-get purge nvidia-*即可，接着输入nvidia-smi，
   如果没有显示驱动信息，说明卸载成功,接着进行下一步，如果依旧显示驱动信息，说明卸载失败。
   2.2第二种是输入 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall 即可。然后输入nvidia-smi查看是否成功。

3. 重新安装驱动，安装驱动时，（需要下载好之后，离线安装https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive），
   输入命令 sudo ./ NVIDIA-Linux-x86_64-430.40.run --no-opengl-files 必须使用后面的参数，否则可能会导致 GUI 无限重启 。
   然后一路回车，根据提示直接回车即可，不要修改提示所给的选择，直接按照默认的选择回车即可，
   安装好之后，好像会自动进入桌面，不进入的话sudo service lightdm start即可。

安装cuDNN

根据前面的下载地址，登入下载对应三个deb文件，然后依次安装 runtime–dev–doc

sudo dpkg -i xxx.deb 

验证CUDA和CUDNN是否安装成功
CUDNN的code sample可以用来检查CUDNN和CUDA是否安装成功，执行以下命令：

sudo cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
sudo make clean
sudo make
sudo ./mnistCUDNN

正常情况下执行以上代码会得到Test passed!的结果。

常见问题2 error while loading shared libraries: libcublas.so

原文链接 https://blog.csdn.net/gaishi_hero/article/details/81201851

出现这个错误的原因就是程序按照默认共享库路径找不到需要的共享库文件。默认的共享库路径是/lib和/usr/lib，但是当我们安装第三方软件时，库文件是在安装的路径下的。这里需要找到的就是CUDA安装路径下的库文件。
按照下面命令进行操作，将新共享库目录加入到共享库配置文件/etc/ld.so.conf中：

sudo su

cat /etc/ld.so.conf  #首先查看一下文件下本身已有的内容

echo "/usr/local/cuda-9.1/lib64" >> /etc/ld.so.conf  #将想要添加的路径写进文件，这里我安装的是，读者可以根据自己的路径进行更改名称

ldconfig  #ldconfig是一个动态链接库管理命令,其目的为了让动态链接库为系统所共享

cat /etc/ld.so.conf  #再次查看进行确认

安装cuda
https://blog.csdn.net/zhang970187013/article/details/81012845
安装cudann
https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769#cudnn%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85