Ubuntu 18.04 下实验环境配置
系统：Ubuntu 18.04 64bit
显卡：Nvidia GeForce 1080Ti
下载
CUDA、cuDNN、NVIDIA间存在某种关系，建议先确定要安装的CUDA版本。
NVIDIA驱动下载地址：https://www.geforce.cn/drivers
CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/
选择的CUDA版本为9.2。安装类型选择runfile。
NVIDIA驱动本次实验选择的是396.18版本。
cuDNN选择支持CUDA 9.2的最新版 V7.1.4。如图:
安装NVIDIA驱动
ubuntu自带的nouveau驱动会影响CUDA安装，如不禁用会导致一些操作后循环登录。
在终端运行:
lsmod | grep nouveau
若有输出，则运行:
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在打开的文件末尾添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
执行:
sudo update-initramfs -u
重启后再次执行：
lsmod | grep nouveau
若无输出则可执行后面的操作。
执行sudo apt-get remove --purge nvidia-* 卸载原有NVIDIA驱动。
ctrl+alt+F3进入字符界面。执行：sudo service lightdm stop 关闭图形界面。
进入驱动存放文件夹，执行：
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-*.run //获取权限
sudo ./NVIDIA-Linux-*.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files //安装驱动
其中-no-opengl-files 是必须的，其它两个可以不用敲 。
或者直接全部通过命令行安装：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ctrl+alt+F3进入字符界面。执行：sudo service lightdm stop 关闭图形界面。
sudo apt-get install nvidia-driver-396
完成后重启。运行命令nvidia-smi .出现如下界面说明驱动安装成功。
安装CUDA
进入存放CUDA安装文件的文件夹。执行：
sudo sh cuda_*.run
对下载的补丁程序执行同样的操作。
注意：执行过程中不要安装CUDA内的NVIDIA驱动。
安装完成后执行：sudo gedit /etc/profile.在打开文件后在文件末尾添加路径,如下：
export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH
保存后重启电脑，进入终端。执行：
cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
若有result=PASS，则CUDA安装成功。
安装cuDNN
进入cuDNN安装文件存放目录，执行：
tar -xzvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.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
安装Anaconda
下载python3.6版本的安装包。
进去Anaconda安装文件存放目录，执行：
bash Anaconda3-xxxx.sh
安装后执行：source ~/.bashrc .终端执行conda list后显示已安装包列表则说明安装成功。否则执行sudo gedit ~/.profile ,添加如下信息。
if [ -d "$HOME/anaconda3/bin" ] ; then
PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"
fi
执行：source .profile，使之生效。