电脑配置

GeForce GTX 2080Ti，ubuntu16.04，python3.6
安装CUDA10，cuDNN7.4及tensorflow-gpu1.14.0
注意：一定要注意cuda和cudnn以及TensorFlow的对应版本，具体版本参考如下：

另外，GeForce GTX 2080Ti好像只支持cuda10版本，所以我选择了以上配置，之前没有查清楚，安装了cuda8和cudnn6,但是后面跑fasterrcnn出现问题，所以重新装了cuda10。

驱动安装

下载驱动

从官网中下载自己电脑对应的版本

禁用nouveau第三方驱动

sudo apt-get update

打开编辑配置文件

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在最后一行添加：blacklist nouveau

改好后执行命令：

sudo update-initramfs -u

重启使之生效：

reboot

查看是否禁用成功：

lsmod |grep nouv* 

无输出即为禁用成功

安装驱动

此处会进入命令行，所以最后有两台电脑，以方便查看后续命令。
输入以下命令进入命令行

ctrl+alt+F1

输入用户名和密码
然后关闭lightdm

sudo service lightdm stop

用 cd 命令进入nvidia驱动所在文件夹下

cd   XXX(文件夹)

然后执行以下命令

sudo chmod a+x 驱动名（run）
sudo ./驱动名
sudo service lightdm start  （这一步是开启X服务）

然后重启
输入命令：

nvidia-smi

查看驱动版本，如下图

CUDA安装

下载

去官网下载cuda

在最后 可以选择runfile[local],也可以选择deb[local]
笔者选择第一种方法：下载后得到.run文件

安装

找到下载的CUDA所在位置，然后在终端输入：

sudo chmod +x cuda_XXXX.run
sudo ./cuda_XXX.run

cuda_XXX.run为你自己下载的文件
安装开始，刚开始是一个协议，可以按q键跳过阅读
然后就是以下几项需要确认：

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

安装完成后会出现如下界面（此处没有截图，找的别人的图，版本不一致）：

配置环境

终端输入

sudo gedit ~/.bashrc

在后面添加：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin    
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

执行如下命令使路径生效：

. ~/.bashrc

验证是否成功：

nvcc -V

可以看到版本信息
也可以运行cuda自带的例子：

cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

可以得到运行结果：
Result=PASS

cuDNN安装

下载

去官网下载对应版本，需要注册

安装

依次执行如下命令

tar -xzvf cudnn-XXX.tgz  （下载的压缩包）
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安装完成，可以查看版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

tensorflow安装

执行以下命令:

sudo pip uninstall tensorflow==1.14.0

可以改源加快速度

sudo pip uninstall tensorflow==1.14.0

验证：

python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

结果如下