Ubuntu18.04安装CUDA10.0+cuDNN7.6.5+Tensorflow1.15教程

前言

由于效率不是很高也嫌麻烦，已经很久没有写过博客了。不过老师还是希望我每做一件事情就记录一点，一方面是帮助理解，另一方面也是方便自己和他人。同时我也认为记录工作变得很重要，之前其实做了很多事情，但过了一段时间发现没有什么能拿得出手的，并不是工作完全没有价值，而是关于工作的记录太少。因此从这篇博客开始，我也尝试着要把我所做的工作尽可能地记录下来，也算是给自己枯燥的生活留下一点纪念吧。

主要内容

这篇博客主要记录前两天的一点工作，包括给服务器安装NVIDIA驱动，CUDA，cuDNN和Tensorflow等软件。相对于Ubuntu16.04来说，18.04的不同之处在于安装NVIDIA驱动的时候不用手动安装了，本文使用的也是推荐的做法是添加ppa仓库直接安装最新版本的驱动。这样做的好处在于方便安全，在不需要禁用Ubuntu内置的nouveau驱动的情况下即可自动完成NVIDIA驱动的安装，不用担心那些以前安装NVIDIA驱动容易遇到的问题，如无法启动，循环登录等等。在安装完NVIDIA驱动后，可直接下载CUDA和cuDNN进行安装，需要注意的是不需要安装CUDA集成的驱动。在NVIDIA套件安装完成后，配置好环境变量即可安装Anaconda3，继而创建虚拟环境安装所需的深度学习框架。本文安装的是TensorFlow，当然PyTorch的安装也是类似的，我会在最后简单讲一下。废话少说，那么开始进入正题吧。

安装NVIDIA驱动

在安装好Ubuntu18.04系统后，首先Ctrl+Alt+T进入终端，执行命令sudo apt-get update更新软件源列表，接着执行命令sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers添加ppa仓库，然后再执行sudo apt-get update。在添加好ppa仓库后，可使用sudo apt-cache search nvidia或者ubuntu-drivers devices命令查看可安装的NVIDIA驱动版本。其中后一条命令还会给出当前显卡推荐的显卡驱动版本。在安装驱动之前，如果已经安装过NVIDIA驱动，那么可使用命令sudo apt-get remove --purge nvidia*先行卸载。确定要安装的驱动程序版本后，即可使用命令sudo apt-get install nvidia-driver-440进行安装，440是我安装驱动的时候最新的版本。如果不想麻烦，也可以使用命令sudo ubuntu-drivers autoinstall自动安装推荐的NVIDIA驱动版本。在等待大约十分钟后安装完毕，执行命令sudo reboot重启电脑，进入终端执行命令nvidia-smi验证驱动是否安装成功。一般情况下安装是会成功的，但如果不成功也不要着急。重启后失败则Ctrl+Alt+F1进入终端，使