1.  首先安装显卡驱动

注意：不能用软件与更新安装——会导致无法切换cuda版本

1.1 查看显卡型号

ubuntu-drivers devices

1.2 下载驱动

官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA

中文版下载可能会没有响应

1.3 安装依赖项

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

1.4  禁用系统默认显卡驱动

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

打开文件，在文件末尾写入：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

保存后手动更新；

sudo update-initramfs -u

电脑重启，输入下列指令进行确认，若无输出，则禁用成功：

lsmod | grep nouveau

1.5 配置环境变量

gedit命令打开配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

末尾写入：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

保存更新：

source ~/.bashrc

1.6 卸载原有驱动（如果有的话）

有两种方法

sudo apt-get --purge remove nvidia*
sudo apt autoremove

或

卸载命令位置/usr/bin/nvidia-uninstall

sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

1.7 退出图形界面

按住ctrl+alt+F1（1-6均可），进入x-server

sudo service lightdm stop

禁用图形界面。

如果提示unit lightdm.service not loaded

则需要安装LightDm：

sudo apt install lightdm

安装完毕后跳出一个界面，选择lightdm，再sudo service lightdm stop。

1.8 安装驱动

先对对应文件进行授权，然后执行安装程序。

sudo chmod +x NVIDIA-……………….run*
sudo sh NVIDIA-……………….run* --no-opengl-files --no-x-check --no-nouveau-check 

第二项指令的三个参数分别为：
–no-opengl-files 不安装OpenGL文件。这个参数最重要

–no-x-check 安装驱动时不检查X服务

–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau

后两项可以不加，在安装过程中会出现对应对话框进行选择。

安装过程中选项如下：

1.The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 

“Yes”

2.Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?

“No”

3.Nvidia’s 32-bit compatibility libraries?

“No”

4.Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 

“Yes”

其余一路回车即可。

2.9 安装完成，验证

安装完成后，仍会回到x-server界面，此时

• 挂载NVIDIA驱动：

modprobe nvidia

• 回到图形界面或直接将电脑重启

sudo service lightdm start            #回到图形界面

sudo reboot now                       #重启

• 终端输入指令

nvidia-smi

如果有下图式的输出，则安装成功。

 2.  安装cuda11.2

2.1  安装cuda

查看支持的cuda版本

nvidia-smi

 下载地址

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

选择类型 runfile(local)，并使用生成的指令进行下载和安装

弹出安装界面

在下一步中去除driver项，之后选择install：

 安装完成后，显示如下：

 2.3 环境变量设置

安装完成必须手动修改配置文件

打开home目录下的.bashrc文件：

gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}

(这里的cuda路径不加版本号，以便后续升级cuda版本的时候不需要重新配置)

保存之后，更新环境变量：

source ~/.bashrc

测试安装是否成功

 2.2 安装cudnn

去官网下载与 CUDA 搭配的 cudnn 版本。下载 cudnn 需要注册一个 NIVDIA 账号。官方已经给出了 cuda 与 cudnn 搭配的建议。

下载tgz格式的，安装方便

解压

tar -xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz

拷贝相关的库文件

sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

测试是否安装成功

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

输出如下表示成功：

 监控gpu状态

watch -n 1 nvidia-smi

3.  安装tensorflow1

直接安装tensorflow1.115

pip install --default-time=300 tensorflow-gpu==1.15.5

安装低版本的tf会报错

思考：为什么cuda11+tf1.15.5可以跑程序？

看到有人说cuda向下兼容，豁然开朗