闲话少说，先描述一下电脑的情况：宏基笔记本，双显卡，linux下默认为核显（巨坑1），安装ubuntu16.04和win10双系统

1.安装nvidia driver
首先检查你的NVIDIA VGA card model
sudo lshw -numeric -C display可以看到你的显卡信息

借用网上的一张图表述一下

值得注意的在这张图里，他的默认GPU就是Nividia的显卡，而一般系统默认的会是Intel的集成显卡
待会会介绍如何解决这个问题

首先我们需要查看自己的显卡能否安装CUDA，也就是说自己的显卡性能够不够
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus这是英伟达的性能信息页面，选择你的显卡系列然后点进去，如果性能分>=3.0那么就可以继续安装，否则老兄你还是攒钱买一台新的吧

如果可以用我们使用这个命令查看你可以使用的驱动：
ubuntu-drivers devices
或者在http://www.nvidia.com/Download/index.aspx输入型号查看驱动
然后使用sudo apt-get install nvidia-xxx（你的显卡驱动型号）下载驱动

没有集显的朋友们，你的第一步就可以结束而像我一样的悲催党，征程才刚刚开始

我们需要切换Intel和Nvidia显卡

参见这篇文章https://www.linuxdashen.com/switch-intel-nvidia-graphics-card-ubuntu
按照文章操作即可，若果操作成功，那么你的第一步也到此为止了
如果你点比较背，没有

这说明X-server的配置出了问题，不过我们也不需要怎么折腾，
直接采用prime-select nvidia就可以了
然后输入rebot（重启）你的电脑
重启过后应该会多一个选项 change secure boot options，按照提示输入密码（应该让你输入密码中的几位）关闭安全模式，然后就可以了

安装Cuda
从这个页面下载Cuda8.0
https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive（注意一定要是8.0）
一定要选择runfile.下载完成之后，执行
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run –override
然后就进入安装过程，开始都是End User License Agreement，你可以CTRL +C 跳过，然后accept，下面就是安装的交互界面，开始的Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?选择n，因为你已经安装驱动了。
Using more to view the EULA.

End User License Agreement

Preface

The following contains specific license terms and conditions
for four separate NVIDIA products. By accepting this
agreement, you agree to comply with all the terms and
conditions applicable to the specific product(s) included
herein.

NVIDIA CUDA Toolkit

Description

The NVIDIA CUDA Toolkit provides command-line and graphical
tools for building, debugging and optimizing the performance
of applications accelerated by NVIDIA GPUs, runtime and math
libraries, and documentation including programming guides,
user manuals, and API references. The NVIDIA CUDA Toolkit
License Agreement is available in Chapter 1.

Default Install Location of CUDA Toolkit

Windows platform:

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/kinny ]:

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Missing recommended library: libXmu.so

Installing the CUDA Samples in /home/kinny …
Copying samples to /home/kinny/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now…
Finished copying samples.

===========

= Summary =

Driver: Not Selected
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0
Samples: Installed in /home/kinny, but missing recommended libraries

Please make sure that
- PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin

Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.

***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work.
To install the driver using this installer, run the following command, replacing with the name of this run file:
sudo .run -silent -driver

Logfile is /tmp/cuda_install_17494.log
配置cuda环境变量
export PATH=”$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin”
export LD_LIBRARY_PATH=”/usr/local/cuda-8.0/lib64”
nvidia-smi

结果出现以下输出，说明配置成功

安装CuDnn

到这里下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

一定要下载DNN5.1版本
选择 Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0下载
cuDNN v5.1 Runtime Library for Ubuntu16.04 Power8 (Deb)
安装
或者下载tar，解压后会得到一个Cuda文件夹，复制到Cuda-8.0文件夹中
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

安装Tnesorflow-GPU
这时候如果我们直接pip install tensorflow-gpu的话汇报一大堆错误，这因为虽然官网上的教程是安装cuDnn5.1的，但是实际上
1.3版本及以上的tensorflow用的是CuDNN6.0

so
pip install tensorflow-gpu==1.2
搞定！

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= Summary =

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