Ubuntu18.04LTS + tensorflow1.8インストール

本質は何の違いもありません.簡単に過程を記録して、公式サイトの要求に従って間違いありません.
一:Nvidia駆動
私がインストールしたのは390.48バージョンで、直接公式サイトでダウンロードしてインストールしていないで、その方式はまた今ドライバに着くのが面倒で、直接ppaでインストールすればいいです(欠点は遅いです)
先に前のドライバを削除

sudo apt-get purge nvidia*

次にグラフィックスドライブPPAを追加

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
sudo apt-get update

そして楽しくインストールできます

sudo apt-get install nvidia-390

別のバージョンでは、後の数字を置き換えることができます.詳細を参照してください.
コンピュータを再起動して新しいドライバを有効にして、検査することができます

lsmod | grep nvidia  

出力表示がある場合は、インストールに成功したことを示し、ない場合は、インストールに失敗したことを確認します.

lsmod | grep nouveau

システムがオープンソースからドライブに実行されているかどうかを確認します.
バージョンをロックして更新を許可しない場合は、

sudo apt-mark hold nvidia-370

二:CUDAを取り付ける
cuda 9をダウンロードする.0、それから指導に従って、

`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb`
`sudo apt-key add /var/cuda-repo-/7fa2af80.pub`
`sudo apt-get update`
`sudo apt-get install cuda`

三:cudnn v 7を取り付ける.1.2 for CUDA 9.0
対応するバージョンをダウンロードし、
tarファイルでインストールすると、再コピーディレクトリを解凍します.

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

debファイルを通過すると、

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

四:tensorflow 1をインストールする.8
ここが逆に一番簡単で、私はAnacondaでインストールしました.
インストールAnacondaをダウンロードし、tensorflowという環境でインストールします.

conda create -n tensorflow pip python=2.7 # or python=3.3, etc.  python   ，    3.6
source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade tfBinaryURL

py 3を選択しました.6+1.8 gpuバージョンなので、最後の完全なurlは

(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

五:テストしてみる

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

gpuの名前が出てきたら、これで完成です.
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