ubuntu16.04安装nvidia384.111+cuda9.0+cudnn7.04+tensorflow-gpu1.7+opencv3.2

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33614902/article/details/80038701

本文详细介绍了在Ubuntu16.04上安装NVIDIA384.111驱动、CUDA9.0、CUDNN7.04、TensorFlow-GPU1.7和OpenCV3.2的步骤。强调在安装前备份系统，因为CUDA9.0需要NVIDIA驱动版本不低于384.81，并且OpenCV3.2与CUDNN7.1不兼容，建议使用CUDNN7.0。整个过程包括：检查和更新驱动，卸载旧版CUDA，安装CUDA，配置环境变量，安装CUDNN，通过pip安装TensorFlow-GPU，以及编译安装OpenCV3.2。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

重要的事情说三遍：

安装之前，一定要先备份。这里推荐使用timeshift，简单易用。

......

注意事项：

1、cuda8.0不支持tensorflow-gpu>=1.5，目前来看cuda9.1不支持tensorflow-gpu，所以最好下载cuda9.0。

2、cuda9.0要求的最低nvidia驱动时384.81，所以要保证自己的驱动>=384.81。（不然会安装时出现各种问题）。

3、如果你的opencv3.2想用cuda加速，请不要使用cudnn7.1，下载cudnn7.0，不然即使安装上了，使用opencv时还是会有错误提示。

总结：nvidia驱动>=384.81，cuda=9.0，cudnn=7.04，opencv3.2，tensorflow-gpu=1.7

1常用命令

lspci | grep -i nvidia    # ls=list，pci代表pci总线，lspci表示查看连接到pci总线的设备，|我们称为管道符，用于将前面命令的输出作为后面命令的输入。grep用于查找文件中符合条件的字符串，-i表示忽略字符串的大小写。这条命令可以查看自己的nvidiaGPU哦
nvidia-smi -l    #安装显卡驱动后才能使用，用来查看GPU的工作情况
ll    #查看当前文件夹下所有文件的详细情况，d蓝色的表示文件夹，-白色的表示普通文件，-红色的表示压缩包，-绿色的表示可执行文件，l浅绿色的表示链接文件
dpkg -l cuda*    #查看所有用deb方式安装的前缀为cuda的包
sudo apt-get remove --purge cuda*    #移除这些包

安装nvidia驱动

卸载并禁用第三方驱动，请自行参考官网

首先检查自己的驱动满足要求吗，如果满足最好直接跳过本小节。

检查自己的驱动版本

nvidia-smi    #如果>=384.81，就不需要卸载重装了，可以直接跳过本小节。

1、卸载驱动并重启

sudo apt-get remove --purge nvidia-*    #下面两条命令可以跳过
sudo apt-get autoremove    #自动删除无用的依赖，慎用此条命令，系统可能会删除不该删除的，造成更多的错误
sudo apt-get -f install    #自动安装一些依赖，可以自行百度下作用

sudo reboot    #好像不重启也没什么问题，我的就没有重启

2、如果没有添加驱动源,先添加NVIDIA的源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa    #添加源
sudo apt-get update    #更新源，这一步是必要的

3、查看可安装的驱动版本，使用推荐的

ubuntu-drivers devices    #显示可安装的驱动，我们最好选择recommended
sudo apt-get install nvidia-XXX    #XXX表示需要安装的驱动型号

nvidia