最近在用暗影精灵跑深度学习(基于tensorflow），随着数据量增多，CPU已经明显太慢，效率太低，所以把系统环境重新安装了一遍，搭建GPU环境。

机器平台: I7+1050TI+UBUNTU16.04

1.安装驱动：

参考之前的一篇博文:暗影精灵2代：ubuntu16.04 安装NVIDIA GTX1050TI显卡驱动

这个可能会很慢，受不了的话可以到官网下载对应驱动来装(切勿使用CUDA默认的驱动，会导致无限登录问题)

官网链接：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

由于最新版CUDA10.1要求驱动高于418.39，参见：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

安装4.30无法启动界面，换成418.56，驱动正常，亦符合CUDA版本要求

2. CUDA

官网最新版：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

按提示安装即可，注意去掉驱动安装项;

安装完成后，记得添加环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

我安装的是最新10.1版本

测试：

进入~/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

3.安装cudnn

官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

解压得到cuda目录，将其内容拷贝到对应的 /usr/local/cuda-10.1文件夹下即可

4.anconda

参考之前的一篇博文：Ubuntu16.04 安装anaconda3支持python3

清华的源阵亡了，我直接官网下的；

我装的python3.7版，同样记得添加环境变量；

5.安装tensorflow-gpu

conda create -n tf_gpu

conda install tensorflow-gpu