寫在最前面：
之所以將這些放在一起，是因爲安裝時需要相互對應版本。其中tensorflow-gpu是確定了cuda和cudnn的版本，同時cuda確定了nvidia驅動的最低版本。所以要先明確tensorlfow安裝的版本之後，再反推cuda和cudnn的版本，最後再確認nvidia驅動的版本，當然驅動版本也需要和顯卡對應。
tensorflow-gpu與cuda、cudnn對應的版本關係
具體地址如下：
tensorflow-gpu__cuda
cuda與nvidia驅動對應關係
nvidia440.64安裝
待續
下載
cuda10.0
下載
安裝
下載後，命令行中切換到下載的位置，利用上述命令安裝
cd /home/xxx/Downloads/
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux
出現說明之後，按Ctrl + C鍵跳過，接受之後會問你是否需要安裝驅動，選擇無，其餘選擇是直至安裝完成。
配置環境變量
cd ~/.bashrc
# 在最後添加如下路徑
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
退出保存後，激活
source ~/.bashrc
驗證
nvcc -- version
得到如下結果：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jun_12_23:07:04_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.148
安裝成功
安裝cudnn7.4.1
下載
cudnn
如圖下載這三個。
1.安裝運行環境
sudo dpkg -i libcudnn7_7.4.1.5-1+cuda10.0_amd64.deb
2.安裝開發包
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.4.1.5-1+cuda10.0_amd64.deb
3.安裝示例
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.4.1.5-1+cuda10.0_amd64.deb
利用命令查找安裝版本：
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
得到如下信息：
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 4
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"