Ubuntu18.04+Anaconda+tensorflow-gpu(极其简单，纯干货，网上教程太坑！！！)

第一步：下载rufus工具，网址http://rufus.akeo.ie/,使用工具制作一个U盘启动盘（使用这种方式，能够解决安装之后找不到win10的启动选项）

1是U盘，用于写入镜像，2是boot的启动方式，3选择相应的镜像（我选的是Ubuntu18.04），4就是选择后的镜像，5开始写入。

写入完成之后就能进入引导。引导时候选择Legacy引导方式（就是引导U盘前面不带UEFI选项的）。

进入之后选择install Ubuntu选项，之后一步一步按照相应的选项进行选择自己的需求就行，在分盘的时候，建议分交换区和根目录就行，交换区内存小的话，分电脑的2倍，内存大的话，就和内存一样大。其他空间分配给/目录（空间大尽量大，不然后期会有很多问题，还有就是不要分过多目录，后期也有好多问题）。

安装完成重启就会进入相应的系统选择。

安装过程可以参考别的博客，大致没有错的，一定要分清楚是不是双系统安装，选择一定是最小安装（节省时间），然后会提示重启

第二步，最终要的就是先去更新驱动！！！不然你下次会碰到无穷无尽的问题

主要步骤：

1.卸载系统里的Nvidia低版本显卡驱动

sudo apt-get purge nvidia*
2.把显卡驱动加入PPA

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
sudo apt-get update
3.查找显卡驱动最新的版本号
查找并安装最新驱动

sudo apt-cache search nvidia
返回如下结果：

，最新版本390.48已加载。

或可使用终端命令查看Ubuntu推荐的驱动版本：

ubuntu-drivers devices

采用apt-get命令在终端安装：

sudo apt-get install nvidia-390 nvidia-settings nvidia-prime
4.重启系统并验证

在终端输入以下命令行：

lsmod | grep nvidia
如果没有输出，则安装失败。成功安装会有如下类似结果：

输入命令行，查看Ubuntu自带的nouveau驱动是否运行：

lsmod | grep nouveau

第三步，安转Anaconda环境，去官网下载对应版本，然后执行：

bash ~/Download/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

先是enter读完，然后一路yes（最后一个安装VS Code，建议no）

然后添加清华镜像和创建虚拟环境（和windows一样），最后conda install tensorflow-gpu即可（激活环境以后），就算是结束了！

还有最重要的就是！tensorflow和keras的兼容问题！版本不匹配会有很多莫名其妙的错误，推荐网址：

https://docs.floydhub.com/guides/environments/

为什么不要像别的教程一样安装cuda和cudnn呢！因为Anaconda已经帮你在创建环境的时候下好了，conda list可以看到，所以各位不要在大费周折找各种坑爹教程！（大部分博主并不知道自己在干什么，顶多是实践了别人写的文章）