ubuntu18.04+CUDA9.0+cuDNN7+jupyter+keras/opencv环境配置

目录

显卡配置

确认硬件软件环境、版本

GCC降级

CUDA ToolKit 安装

cuDNN7.1.3安装

Tensorflow 安装

1.安装pip

2.安装Anaconda

3.安装Tensorflow

附加：安装Pycharm

参考：

Ubuntu18.04+CUDA9.0+cuDNN7.1.3+TensorFlow1.8 安装总结

迫不及待的想在Ubuntu 16.04 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 7.5并安装gromacs5.1.2看这里

TensorFlow安装(Ubuntu18.04+Anaconda3+CUDA9.0+cuDNN7.1+TensorFlow1.8.0+Pycharm)

【ubuntu-18.04】ubuntu18.04进行Nvidia显卡配置

显卡配置

弄显卡驱动弄了很久，主要是因为网上的解答良莠不齐且版本并不适合。套路比较深。以下我的解答可能不具有普适性，仅供参考！

本人双显卡，intel集成显卡和GTX860M独立显卡。

1.首先解释一个东西：

查询显卡信息发现GTX860显示3DController，这种渲染方式下，一般显示使用intel集成显卡，3D渲染时使用独立显卡。因此按照网上的一些方法，在终端查询lspci | grep -i vga 只有一张intel集成显卡，如果有双显卡的同学不要以为自己的独立显卡坏了。。查询3d显卡时就可以显示自己的N卡了。

steven@steven-Lenovo-Y50-70:~$ lspci | grep -i vga
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation 4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controller (rev 06)
steven@steven-Lenovo-Y50-70:~$ lspci | grep -i 3d
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM107M [GeForce GTX 860M] (rev a2)

2.显卡驱动配置

网上有些攻略非常非常复杂，又要禁用nouveau驱动，又要进入控制台

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