Ubuntu18.04+NVIDIA430+CUDA10.1+cuDNN7.6+tensorflow-gpu1.14
一.安装英伟达显卡驱动：
查找安装NVIDIA显卡版本为430
1.禁用BIOS中的secure boot；禁用nouveau关闭Xserver（不需要）
2.输入终端命令：
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
3.重新启动
查看nvidia显卡版本命令：
nvidia-smi
二.安装对应版本的CUDA
版本cuda10
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
安装cuda时出现existing package manager installation driver found.在安装选项时 选择不安装driver即可。
在.bashrc文件添加环境变量命令（export PATH=$PATH：）：
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
生效命令：source .bashrc
三.安装CUDA对应版本的CUDNN
下载的版本：cuDNN library for Linux(cuDNN v7.6.3 for CUDA10.1)
解压安装：
tar -xvzf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.3.30.tgz
配置：
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include #复制相应文件
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*
四.安装对应版本的Tensorflow
pip安装命令：
pip install tensorflow-gpu==1.14
五. 验证安装
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
安装好tensorflow在终端**环境后进行测试出现import-im6.q16: not authorized `tf' @ error/constitute.c/WriteImage/1037错误，先进入Python环境即可