spci |grep -i nvidia
一、安装显卡驱动：
1、准备工作
先卸载你电脑中此刻有的nvidia的驱动：
sudo apt-get remove –purge nvidia*
再添加一个PPA到系统，等一下安装驱动要用的。
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
最后sudo apt-get update，重启电脑。
CTRL+ATL+F1进入终端1（输入用户名和密码后和终端很相似，可以大胆进去）
sudo service lightdm stop（关闭图形界面）
sudo apt-get install nvidia-384（自动下载驱动安装,nvidia-384要和显卡型号匹配）
sudo service lightdm start来启动图形界面，并且登录。这个时候应该又回到图形界面。
测试有没安装成功：
nvidia-smi来看是不是能够输出你的GPU的一些信息。要是不能够输出的话，重启。能够输出的话，也建议重启一次。
二、安装CUDA
1、官网下载cuda的驱动，
老版本的下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载installer type:runfile(local)
sudo ./cuda_8.0.44_linux.run
注意：@有个让你选择是否安装nvidia驱动时，一定要选择否：
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367，所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。
安装完成后，显卡driver版本是9，cuda版本是8。
打开~/.bashrc文件： sudo gedit ~/.bashrc
将以下内容写入到~/.bashrc尾部：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64$LD_LIBRARY_PATH
4、测试CUDA
cuda版本查看：
nvcc --version
samples测试：
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo ./deviceQuery
如果显示一些关于GPU的信息，则说明安装成功。
三、安装cuDNN
官网下载cuDNN，选择cuDNN vX.X Library for linux下载
下载后执行：sudo tar -zxvf ./cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd cuda; sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/;
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
更新软连接: cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.10
sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig
注意caffe只支持cuDNN5.0版本
tensorflow支持cuDNN6.0版本