1、首先是更新自己的圖形驅動，最好用系統自帶驅動```很多教程都教了如何升級驅動，不過升級驅動安裝過程不適合新手體驗，會出bug。所以最好是用這種自帶更新的。（一個小tip，，一般我在裝Linux軟體的時候會直接去軟體倉庫裏找，比如說shutter什麼的）

我這裡的軟體更新器顯示了一個nvdia-384的驅動，後面實驗需要用到390以上的nvidia版本，所以我也要手動升級一下了

2、查看你的顯卡

打開終端 用命令nvidia-smi 查看，會得到以下

說明我的這個驅動是384.130版本的。

如果不是nvidia顯卡的，那沒有辦法裝cuda什麼的，後面就不用看了。。

lspci | grep VGA # 查看集成顯卡

lspci | grep NVIDIA # 查看NVIDIA顯卡

上面兩條命令分別是查看集成顯卡和獨立顯卡的。

顯示出來這個就說明一切正常。

找到系統的軟體更新器，點擊附加驅動，會顯示自帶的nvidia的各個版本驅動，選擇你需要的進行安裝。

有一些源可能不穩定，導致安裝不成功，所以我在Ubuntu那裡安裝時候都是用中國伺服器的源。

以上，我選擇的是nvidia390.87的版本。然後點擊應用更改。

然後更新一下，在終端輸入

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

Ok了！截至到現在還算順利。不過我係統出了點小bug，fix了半天。純凈新裝的系統應該問題不大

就是說安裝過程中bug了不要灰心，大不了重裝幾遍系統，沒啥的，遇到哪bug就百度哪。最後我幾乎是遇上過所有安裝的問題了。。那段時間真的很煩躁也很浮躁。但是我還不想放棄，哈哈哈哈哈。現在為止還不想承認自己弱智。。。

以前看過網上說很多女生呢，自己都不用寫代碼調bug的，撒撒嬌就有男同學或者男朋友分分中出現來幫你解決問題。但現實的情況是，不！可！能！除非你有劉亦菲一樣的美貌和林志玲的嗓音讓人無法拒絕的魅力。不然正常的工程師都會覺得這人腦子可能不太靈光。幫你可能是出於禮貌，一直幫你肯定是沒有道理的，因為用這些時間能創造的價值遠比撩妹子值回血本N倍。優秀的程序員也不缺妹子啊說實在。。。所以女生不要想著靠這些去偷懶了，還是自己掌握了技能比什麼都強。據我所知，喜歡傻了吧唧女孩的不多，大多數優秀的男生會傾向於選擇優秀，甚至比自己優秀的多的女生。當然了，長得美如劉亦菲是另一種。。。跟我們這些平凡的女孩不能同日而語。

不費話了。

接著開始裝cuda9.0

1、根據官網的步驟先要verify你的nvidia，前面這一步我們已經進行過了

然後是查看你的版本號

uname -m && cat /etc/*release

長這樣

說明是在64位系統下運行的，這個真的很重要。

2、然後查看gcc版本

gcc --version

我自己沒裝，所以要裝一下```可以用以下命令

sudo apt-get install gcc

或

sudo apt-get install build-essential

然後查看

gcc –version

迅速裝好！（我好像之前裝了但是寫錯命令了）

3、查看Kernal headers（說實在不是為了寫這篇文檔我肯定不會把instruction看那麼仔細的，好像重新學了一遍一樣``）

uname -r

可以看到我的這個版本辣！

可以用下面的命令來安裝當前運行的內核的頭文件和開發包

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

4、下載cuda

安裝cuda有兩種方法，一種是安裝Deb格式的包，還有一種是運行runfile的文件。官方推薦用前者，後面那種就不再說了。

附上鏈接：developer.nvidia.com/cu

如果有之前安裝過的，還是得卸載乾淨，不然會發生一些衝突。

（下載時間有點長，可以先幹點別的，比如安裝個python3.6的anaconda，這個安裝起來就簡單多了，現在新版本也是溜的很，可以先下載python3.7版本，裝好以後再進去用命令conda install python=3.6改成python3.6的。官網的documentation真的非常簡潔，鏈接：docs.anaconda.com/anaco）

5、安裝cuda

泡個咖啡，溜達一圈，終於下載完了，也歇了歇眼睛（不要久坐，要注意活動頸椎和保護眼睛哦，什麼技術都比不上身體好重要，在這個社會上擁有一個好身體，你就贏在路上了！）

1）sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb

2）sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub#version這裡就是填你安裝包上寫的那個

3）sudo apt-get update

4）sudo apt-get install cuda

看著運行中的程序，心情棒棒的希望別報錯``````````

好了裝完了``

需要把cuda9.0添加進入系統變數

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

重啟

6、安裝cuDNN

鏈接：developer.nvidia.com/cu

得需要註冊一個帳號纔可以下載，找到對應的下載版本

下載````

然後點擊上面的Installation guide

可以看到overview寫著 The

NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.

這個cuDNN就是用於深度神經網路的加速庫，是不是有點exciting了，深度學習就是離你如此之近！

然後解壓你剛剛下載的安裝包，注意是一個tgz文件

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz # 後面的東西就是你下載的文件名，可能跟這句命令的文件名不一樣，注意改一下。

然後把這個.h的頭文件複製到你剛才那個cuda-9.0下面

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*

沒有錯誤提示就是裝好了這一步了。

sudo apt-get update

用一行命令查看是否安裝好

nvcc -V

這樣就是OK了

編譯測試

cd /usr/local/cuda-9.0/samples

sudo make

等十幾分鐘``````喫個下午茶，溜達一下，看會文獻。

運行編譯生成的二進位文件

cd bin/x86_64/linux/release

./deviceQuery

PASS了！開心！但是我看到編譯過程中有很多warning，有提到可能用gcc+ 的4 is greater

不管怎麼說成功就好了！

測試一下跟cuda的鏈接情況

./bandwidthTest

7、然後裝tensorflow測試

在開頭的方我裝了anaconda，然後把版本切回3.6,所以這裡就直接用conda安裝tensorflow了。

conda install tensorflow-gpu

好```繼續等待安裝`````現在六點半辣我先喫個盒飯。

七點整，裝好了。

測試

先打開python

輸入命令：

python

import tensorflow as tf

沒有報錯就是好了～～嘻嘻。開開心心去健身～


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