1. 安装CUDA
禁用nouveau
vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
最后两行加入
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
重新生成 kernel initramfs:
update-initramfs -u
重启
reboot
输入
lsmod | grep nouveau
没有输出信息则禁用成功
安装CUDA 10.1
官网下载
cuda_10.1.168_418.67_linux.run
增加可执行权限
chmod +x cuda_10.1.168_418.67_linux.run
直接安装
./cuda_10.1.168_418.67_linux.run
安装完以后，添加环境变量到 ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
使环境变量生效
source ~/.bashrc
将库加入到目录中去，vim /etc/ld.so.conf.d/cuda-10-1.conf，增加一行
/usr/local/cuda-10.1/lib64
2.安装 CUDNN 7.6
官网下载
cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.so.tgz
解压
tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.so.tgz
复制到CUDA的对应目录中去
cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
3. 安装 Anaconda 5.2.0
直接从 tuna 下载
Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
增加可执行权限，安装即可
chmod +x Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
安装完会自动添加到环境变量，不过需要刷新一下环境变量
source ~/.bashrc
4.安装Tensorflow-gpu 1.8
直接用 conda安装
conda install tensorflow-gpu=1.8
5. 验证 CUDA是否安装好的一些办法
查看版本
nvcc -V
进入到 /usr/local/cuda/samples，make编译一下
找到bin/x86_64/linux/release/目录，里面有deviceQuery ,bandwidthTest 等，运行一下 出现 PASS就说明OK了。
./deviceQuery
./bandwidthTest
6.踩过的坑
a. 一定要使用 Nvidia 官方支持的系统，最开始使用 ubuntu 19.04 安装过程中一大堆问题，勉强装上了一跑代码就宕机了，太坑了。
b. 网上有添加 ppa 源之类的方法，行不通，估计是墙的原因，一直下载不了，最好还是下载文件安装，比较稳定一点。
c. 如果用别人的方法能一次成功，那真的是奇了怪了。