网上说了开机自启有许多种方法：
1.最简单的是：在/etc/rc.local的exit 0前面加上你启动服务的脚本文件路径
注：这个脚本文件应写绝对路径！
2.网上：修改rc.local开头的#/bin/sh -e 修改为#/bin/bash ...
3.网上：加上sleep时间，让其他程序先加载 ...
4.网上：cd /etc/systemd/system/,创建xx.service方法启动 ...
5.网上：查看SHELL，将/bin/sh (输出dash) 改为/bin/sh (输出bash) ...
.... 启动的方法有很多，可能对你们来说会有用，我选择最简单的将服务启动脚本放在了rc.local中启动。
（先说一下我的flask服务内容：我的flask内容是需要加载模型文件做出预测，启动服务需要初始化CUDA，否则会报错，从而导致服务起不来，这也是一直困扰我很多天的关键问题所在）
我将我的启动服务脚本文件放在了rc.loca中：
#!/bin/sh -e # # rc.local # # This script is executed at the end of each multiuser runlevel. # Make sure that the script will "exit 0" on success or any other # value on error. # # In order to enable or disable this script just change the execution # bits. # # By default this script does nothing. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64 sleep 7 cd /home/tf-serving/flaskFiles/modelFlask /home/tf-serving/flaskFiles/modelFlask/run.sh exit 0
如果说你们正常的服务不需要初始化什么文件或者其他的东西，就直接将启动服务的脚本文件放在exit 0 上面，开机就自动启动了，但是我这个服务需要初始化CUDA的环境变量；
其实这4行初始化CUDA的环境变量在/etc/profile全局变量文件中写过了，之所以又在启动文件中在写一遍，原因是：查看了一下rc.local文件的启动级别数字较小，说明服务器开机的时候较先执行；
由于较先执行，所以还没来得及执行/etc/profile下的环境，就先执行rc.local了，所以会报错（报错是因为加载tensorflow-gpu时，没有找到CUDA，会报版本错误的问题）；
然后找错误原因，将打印信息重定向到一个日志文件中：(这三行写在rc.local文件中，主要是导出test.log，查看错误以及没有执行的信息~)
sleep 7 cd /home/tf-serving/flaskFiles/modelFlask /home/tf-serving/.pyenv/versions/env-3.6.4/bin/gunicorn -b 127.0.0.1:9999 app:app > /home/test.log 2>&1
总的来说还是因为服务器开机执行的优先级问题！！这个问题困扰了我好几天，还好总算是解决了，谢天谢地。