Ubuntu 18.04 下實驗環境配置
系統：Ubuntu 18.04 64bit
顯卡：Nvidia GeForce 1080Ti
下載
CUDA、cuDNN、NVIDIA間存在某種關系，建議先確定要安裝的CUDA版本。
NVIDIA驅動下載地址：https://www.geforce.cn/drivers
CUDA下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
Anaconda下載地址：https://www.anaconda.com/download/
選擇的CUDA版本為9.2。安裝類型選擇runfile。
NVIDIA驅動本次實驗選擇的是396.18版本。
cuDNN選擇支持CUDA 9.2的最新版 V7.1.4。如圖:
安裝NVIDIA驅動
ubuntu自帶的nouveau驅動會影響CUDA安裝，如不禁用會導致一些操作后循環登錄。
在終端運行:
lsmod | grep nouveau
若有輸出，則運行:
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在打開的文件末尾添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
執行:
sudo update-initramfs -u
重啟后再次執行：
lsmod | grep nouveau
若無輸出則可執行后面的操作。
執行sudo apt-get remove --purge nvidia-* 卸載原有NVIDIA驅動。
ctrl+alt+F3進入字符界面。執行：sudo service lightdm stop 關閉圖形界面。
進入驅動存放文件夾，執行：
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-*.run //獲取權限
sudo ./NVIDIA-Linux-*.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files //安裝驅動
其中-no-opengl-files 是必須的，其它兩個可以不用敲 。
或者直接全部通過命令行安裝：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ctrl+alt+F3進入字符界面。執行：sudo service lightdm stop 關閉圖形界面。
sudo apt-get install nvidia-driver-396
完成后重啟。運行命令nvidia-smi .出現如下界面說明驅動安裝成功。
安裝CUDA
進入存放CUDA安裝文件的文件夾。執行：
sudo sh cuda_*.run
對下載的補丁程序執行同樣的操作。
注意：執行過程中不要安裝CUDA內的NVIDIA驅動。
安裝完成后執行：sudo gedit /etc/profile.在打開文件后在文件末尾添加路徑,如下：
export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH
保存后重啟電腦，進入終端。執行：
cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
若有result=PASS，則CUDA安裝成功。
安裝cuDNN
進入cuDNN安裝文件存放目錄，執行：
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
安裝Anaconda
下載python3.6版本的安裝包。
進去Anaconda安裝文件存放目錄，執行：
bash Anaconda3-xxxx.sh
安裝后執行：source ~/.bashrc .終端執行conda list后顯示已安裝包列表則說明安裝成功。否則執行sudo gedit ~/.profile ,添加如下信息。
if [ -d "$HOME/anaconda3/bin" ] ; then
PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"
fi
執行：source .profile，使之生效。