tensorflow是研究和开发深度学习的重要框架，仅使用CPU的tensorflow安装十分便捷，但需要支持GPU的安装还有一些需要注意的地方。
1、根据tensorflow的版本确定依赖的cuDNN和cuda版本。从网页/install/source可以查看，如图所示：
2、根据linux版本下载cuda软件包：/cuda-toolkit-archive
3、安装准备
(1)、禁用 nouveau驱动
lsmod | grep nouveau 若无内容输出，则禁用成功，否则reboot重启。
(2)、查看、卸载已有安装：使用nvidia-smi命令查看安装的驱动版本；使用/usr/bin/nvidia-uninstall卸载
4、安装驱动和cuda
(1)、安装驱动和cuda，使用命令sudo sh cuda_x.x.xxx_xxx.xx_linux.run同时安装驱动和cuda，切记要取消openGL的安装，否则可能出现循环登录问题，如图所示：
(2)、配置cuda：vim ~/.bashrc，添加如下内容：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
(3)、安装cuDNN:下载与cuda版本匹配的cuDNN,/rdp/cudnn-archive
tar -xzvf cudnn-9.
sudo cp cuda/include/ /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/ /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
5、测试安装
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
如果显示的是关于GPU的信息，则说明安装成功了。