硬件平台：笔记本

处理器：I7

显卡：GTX960

系统：Ubuntu18.04 64位

步骤1、安装CUDA（无显卡不必安装）

去NVIDIA官网：CUDA Toolkit Archive 下载CUDA：CUDA Toolkit 10.0

下载完成后，在命令行中键入：sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 进行安装，按照下图进行安装步骤设置。

会提示：

***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 10.0 functionality to work.

To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:

sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver

这是因为我们在安装CUDA的时候没有选择安装驱动，提示需要安装驱动，忽略就行。

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接着，添加环境变量 sudo vim /etc/profile

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

保存并退出，然后测试是否安装成功

source /etc/profile

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

至此，CUDA安装成功。

步骤2、安装CUDNN

在官网下载安装包，需要注册登录才能下载。选择适合自己的版本

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download​developer.nvidia.com

下载 cuDNN Library for Linux版本，解压得到如下

执行下面命令配置cuDNN

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

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

在终端查看cdDNN版本，输入如下命令

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

得到

至此，cuDNN安装完成。

但是，最好验证一下:

输入命令:nvidia-settings

弹出如下界面

输入：nvidia-smi获取GPU列表

检验完成。

步骤3、安装Anaconda3，通过清华源下载，步骤很简单，可以百度，然后，进行安装

bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh

同样的，添加 export PATH=/home/你的路径/anaconda3/bin:$PATH环境变量。

步骤4、安装tensorflow-gpu

创建tensorflow运行环境：

conda create -n tensorflow python=3.7

激活环境,使用 pip 安装 TensorFlow-GPU

source activate tensorflow

python

pip install tensorflow-gpu keras

安装完成后，验证：输入 python -c "import keras"。

步骤5、安装pycharm

官网：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux

下载pycharm communit版本

下载解压后 进入bin目录,运行./pycharm.sh

进入 pycharm界面，在file目录中，点击setting，然后按照如下图设置python环境

,随后，建立test.py文件，输入：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tensorf')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

最后输出如下：

至此，整个tensorflow gpu环境搭建完成！！