感谢
/u014682691/article/details/80605201 （ubuntu安装显卡驱动的三种方法）
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1、首先查看显卡型号
inxi -G
这安装好显卡驱动的画面（刚拿到电脑就开始装显卡驱动，整了2天才知道，显卡没装好）。
2、禁用nouveau
ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau，不然会碰到冲突的问题，导致无法安装nvidia显卡驱动。
编辑文件blacklist.conf
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文件最后部分插入以下两行内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存，关闭
更新系统 sudo update-initramfs -u
重启系统（reboot）
lsmod | grep nouveau
如上显示，即为nouveau禁用完成
3、显卡驱动安装
系统设置-》附加驱动直接选择 nvidia-384显卡驱动不稳定，容易出问题。
不妨试试如下操作（前提nouveau成功禁用）
sudo apt-get install nvidia-384
可能会出现错误提示
更新一下
1. sudo apt-get upgrade2. sudo apt-get update
不妨查看一下支持的显卡驱动版本
3.sudo apt-cache search nvidia-*4.sudo apt-get install nvidia-384
nvidia-384选用自己最合适的显卡驱动。
安装完成后reboot。
4、cuda安装
cuda对应显卡驱动版本：
官网：/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
历史版本 ： /cuda-toolkit-archive
Linux 下 tensorflow-gpu 对应cuda、cudnn版本：
官网：/install/source
显卡驱动对cuda+cudnn的版本有很大影响。附上历史版本
cuda历史版本下载地址(/cuda-toolkit-archive)
cudnn下载地址(/rdp/cudnn-archive)
cuda + cudnn安装
1、cuda安装准备工作
安装CUDA之前首先要查看GCC版本问题
ubuntu16.04版本的默认GCC是5.4，因此需要降级GCC
流程如下
自动下载安装4.8.5版本了。
sudo apt-get install gcc-4.8
设置默认的gcc版本
gcc --version
查看当前版本，此时，返回Ubuntu 16.04自带的5.4.0这个版本号，现在使用gcc命令编译时还是会用新版本。
ls /usr/bin/gcc*
查看已有的gcc版本，确认一下刚才4.8.5有没有装成功。
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100
注释：update-alternatives: --install 需要 <链接> <名称> <路径> <优先级>。链接可以不写。
gcc 升级
只需要将
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 0
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 100
保证 gcc-5 的优先级高于gcc-4.8
将某个版本加入gcc候选中，最后的数字是优先级，我自己是直接设为100，没任何问题。
更新安装的GCC
sudo update-alternatives --config gcc
设置是 gcc-5 和gcc-4.8有时优先等级一样，上述命令，会出现
选择对应的版本即可。
查看现在的GCC版本
gcc --version
2、cuda安装
下载CUDA（我的上一篇中有cuda的历史版本），按自己电脑要求选择对应版本。cuda有两个安装方式：一个是runfile，另一个是deb。
安装cuda的一些依赖库
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
然后在终端中
sudo sh cuda_x.x.xx_linux.run
x.x.xx是下载的cuda的版本情况，根据个人下载修改。
会先有个阅读声明，一直按D即可，然后accept
然后安装。
终端输入
sudo gedit ~/.bashrc
以上配置是默认安装目录的配置结果。
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存并关闭。
再执行：
source ~/.bashrc
使配置生效。
检查cuda是否安装成功
nvcc -V
出现
安装暂时成功，测试CUDA的samples
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuerysudo makesudo ./deviceQuery
出现类似，说明安装成功。
cudnn安装
a、Tar File形式的安装
Tar File的下载如下图所示，选择红方框中的选项进行下载
下载的是cudnn-*tgz的压缩包，
首先解压缩下的cudnn压缩包文件
在home/cuda/include目录下
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
在home/cuda/lib64目录下
sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软衔接sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接
安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现以下信息则表示安装成功：
b、Debian File形式的安装
Debian File的下载如下图所示，选择红方框中的选项进行下载，，由于ubuntu系统的标记工具还没找到，此时可以选择下载三个deb文件。
libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb
此时执行以下三个命令进行安装
sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.debsudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.debsudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
验证cudnn是否安装成功
当选择Debian File进行安装时会在/usr/src/cudnn_samples_v7有一些cudnn的例子
编译mnistCUDNN sample进行验证
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOMEcd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNNmake clean && make./mnistCUDNN
如果安装成功将会有如下图所示的：Test passed!
