20180827_使用anaconda创建虚拟环境安装不同深度学习框架
20180830_ROS开发笔记（8）——Turtlebot3 Gazebo仿真环境下深度强化学习DQN（Deep Q-Learning）开发环境构建
20180523_ubuntu+python2.7+tensorflow-gpu安装
20180131_Ubuntu 16.04 GTX950M + cuda9.0 + cuDNN7.0 + TensorFlow 1.5 / 1.8 安装记录
重点文章：NVIDIA cuDNN CUDA Tensorflow版本对应
最终决定按照深度学习环境搭建来搭建
到nvidia官网查到gpu对应显卡驱动版本是440.36
目前手头上有
NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run
cuda_8.0.61_375.26_linux.run
cuda_9.0.176_384.81_linux.run
cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.solitairetheme8
所以选择：最新版nvidia驱动（无）
NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run（有）
cuda_9.0.176_384.81_linux.run（有）
cudnn7（无）
GCC 4.8（无）
Bazel 0.10.0（无）
tensorflow_gpu-1.8.0（无）
实践：
具体安装nvidia参考20180712_Ubuntu16.04安装NVIDIA驱动、实现GPU加速
禁用nouveau之后重启不能进入ubuntu系统
采用Ubuntu开机无法进入系统问题（NVIDIA显卡驱动相关）的方式进入系统后，发现分辨率很差，用上面命令
lspci | grep nouveau
进行检查之后发现，nouveau确实已被禁用，然后在当前环境下安装了nvidia驱动390.87版本。重启后发现所有环境都进不去了。。。尽我所能在网上搜索还是没有好的办法。
在Ubuntu激活显卡驱动后无法启动（黑屏）的问题修复的启发下，插入安装U盘、进入演示系统，打算找到相关文件修改或者删除。首次尝试不能进入演示系统，强制关机后才得以进入。不过这个思路最终还是失败。。。
但是。。。再次重启时，黑屏、进入不了系统的问题竟然就这样莫名其妙的解决了。。。我想大概原因有两点：
1、强制关机起到了作用。。。
2、插U盘进入演示系统。。。
有点玄乎
查看nvidia也有正确的显示结果
nvidia-smi
来源：CSDN
作者：方小汪
链接：https://blog.csdn.net/weixin_42828571/article/details/102943384