硬體環境：NVIDIA GTX 980 Ti
系統環境：Ubuntu 16.04 64位
一.安裝 NVIDIA驅動
- 關閉 Secure Boot
具體如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根據主機闆的情況。
以華碩主機闆的禁用方法為例：
首先進入 BIOS，然後選擇 Boot ，進入 Secure Boot 界面：
确定 “OS Type” 是 “Windows UEFI”
進入 “Key Management”
選擇 “Clear Secure Boot keys”
在你清除 ” Secure Boot keys” 之後，你将會有 “Install default Secure Boot keys” 選項來恢複預設的 keys 。
在你清除 ” Secure Boot keys” 之後， Secure Boot 會被自動關閉，你現在可以設定 “OS Type” 為 “Other OS”。
設定完成之後的效果：
2.禁用 nouveau driver
控制台輸入指令，建立一個檔案通過指令
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
并添加如下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
再更新一下
sudo update-initramfs -u
修改之後需要重新開機系統。确認下nouveau是已經禁用，可以使用指令：
lsmod | grep nouveau
3.在字元界面下安裝驅動
首先添加ppa庫，然後通過ppa安裝顯示卡驅動，使用以下指令添加：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
關閉圖形化環境
首先進入 Ubuntu 系統字元界面，使用組合鍵 ALT+CTRL+F1 進入字元界面。
為了確定驅動能夠正常安裝，我們需要暫時關閉x-window服務（圖形環境），在文本模式下輸入指令進行關閉：
sudo service lightdm stop
安裝驅動
首先通過以下指令來檢視 NVIDIA VGA card model
sudo lshw -numeric -C display
可以使用指令：
ubuntu-drivers devices
來檢視可以使用的驅動，如圖：
輸入以下指令，直接安裝驅動：
sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-384
進入系統，我們要看剛剛的顯示卡驅動是否已經正确安裝成功，通過下面指令檢視：
nvidia-smi
如圖所示顯示卡驅動已經正确安裝，顯示卡的型号是 GTX 980 Ti。
二.安裝 CUDA
1.确定和 TensorFlow 對應的 CUDA 版本
TensorFlow GitHub 頁面檢視依賴的版本：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases2.下載下傳和安裝
因為 CUDA 8 相容的gcc 版本是 4.9 ，但是ubuntu 16.04 預設的是 gcc 5，是以需要gcc降版本。
sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives –install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives –install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives –install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives –set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives –install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives –set c++ /usr/bin/g++
下載下傳位址：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 因為上一步已經安裝了顯示卡驅動，是以這裡要選 no 。
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
3.設定環境變量
配置CUDA環境變量
export PATH=”$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin”
export LD_LIBRARY_PATH=”/usr/local/cuda-8.0/lib64”
三.安裝cuDNN
1.确定版本
2.下載下傳
https://developer.nvidia.com/cudnn3.安裝
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
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*
四.安裝 tensorflow-gpu
直接安裝
pip install tensorflow-gpu
指定版本安裝：
例如，要安裝 tensorflow-gpu 1.4
pip install tensorflow-gpu==1.4
安裝完成
參考教程：
https://blog.csdn.net/roach_zfq/article/details/53883976 https://blog.csdn.net/roach_zfq/article/details/53883976 https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7569946.html https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7569946.html https://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137561.htm https://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137561.htm https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034