看來必須要寫一篇總結了，快把自己搞死了，要把這次的坑總結一下

對于一個版本控來講，凡事都要追求高版本，所以，我先安裝了一個Ubuntu18.10，然后，正常安裝pip3，然后pip3 install tensorflow-gpu，安裝的是tensorflow-gpu的1.12.0版本，看起來一切美好，然后import tensorflow報找不到libcublas.so.9.0，才算是開始了噩夢

本來以為可以使用apt 來安裝的，但是等到自動補全的時候，sudo apt install libcublas9.1 ，對，官方給的不是9.0版本，而是9.1版本

那就從官網下載了，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，我寫這篇文章的時候，這個頁面給出的是cuda10.0，下面有一個按鈕Legacy Releases，進入歷史版本，選擇CUDA Toolkit 9.0，Linux，x86_64，Ubuntu，16.04，runfile(local)，下載到文件，這里提一句，安裝cuda的時候要退出圖形界面，大致有兩種方式，可以從以下兩條命令中選擇一個：

sudo init 3

或

sudo service lightdm stop

但是結果赤裸裸的告訴我們，安裝不成功，下載的Ubuntu16.04版本的安裝包，在Ubuntu18.10下安裝驅動失敗

所以，很多時候還是要聽話，要根據官方的文檔來做，先看下cuda9.0的安裝指導

https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/docs/sidebar/CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf

里面寫明支持的Ubuntu版本為Ubuntu 17.04和Ubuntu 16.04，所以，還是老實一點，安裝Ubuntu16.04吧

我下載了一個xubuntu-16.04.5-desktop-amd64.iso，安裝上去，你以為這樣就可以了嗎？

非也非也

安裝cuda依舊報錯，類似于unable to locate kernel source，為什么？因為文檔中說了，支持的kernel版本為4.4，而xubuntu-16.04.5-desktop-amd64.iso的內核版本為4.15.0，不符合要求

所以，很多時候還是要聽話，網上有人說如何降低內核版本，我覺得既然嫌麻煩，不如當初就直接選擇合適的系統版本好了，反正我不怕重裝系統

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從網上下載xubuntu-16.04-desktop-amd64.iso或者xubuntu-16.04.1-desktop-amd64.iso，這倆版本都是4.4的內核，不會出問題，不要下載更高版本的xubuntu-16.04.2-desktop-amd64.iso，因為這個發行版的內核版本已經是4.8了

正常安裝好系統，然后安裝pip3，sudo apt install python3-pip，安裝pip3的時候，系統會自動裝好make，gcc這些包，順便也解決了下面安裝cuda時候的依賴

下載cuda(步驟上面寫了)，執行文件cuda_9.0.176_384.81_linux.run安裝，安裝之后系統會提示需要把庫路徑寫到文件/etc/ld.so.conf中去，即在該文件中添加一行/usr/local/cuda-9.0/lib64，

下載安裝cudnn，https://developer.nvidia.com/cudnn，點擊Download cuDNN，登錄，同意協議，選擇Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0，選擇cuDNN Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)，下載后執行命令sudo dpkg -i?libcudnn7_7.4.1.5-1+cuda9.0_amd64.deb，就可以安裝好cudnn了

安裝tensorflow-gpu，當然可以用命令sudo pip3 install tensorflow-gpu，不過總是會報警告，所以，如果不喜歡這個警告的話，建議切換到root賬號直接命令pip3 install tensorflow-gpu，就可以安裝好了

后面的TensorFlow的使用就不再講解了，只要可以正常import tensorflow，安裝就應該沒什么問題

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu安装TensorFlow-gpu及cuda9.0(不给自己找麻烦)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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