笔者环境：笔记本电脑，gtx1660ti，win10+ubuntu18.04双系统
参考链接1： Ubuntu18.04 安装nvidia显卡驱动_小乌坞的博客-CSDN博客
参考链接2：Ubuntu16.04（GTX1660ti）cuda10.0和cudnn7.6环境配置 （环境乃一生之敌！！！）_SWUSTZ的博客-CSDN博客
一 安装nvidia驱动
1 安装lightdm，不使用gdm3
sudo apt install lightdm
2 安装必要的编译工具
sudo apt-get install gcc g++ make
3 查看自己电脑显卡型号
ubuntu-drivers devices
4 下载对应的显卡驱动：nvidia显卡驱动下载地址
nvidia驱动向下兼容，在官网下载自己显卡对应的最新驱动即可。
5 如果安装过显卡驱动，可以通过以下命令卸载
#对于通过PPA以及Ubuntu自带的软件商店卸载指令如下sudo apt-get remove --purge nvidia*sudo apt autoremove#对于通过官网.run文件，卸载指令如下sudo chmod +x *.runsudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run --uninstall
6 禁用Ubuntu自带的nouveau驱动
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在打开的文件尾部添加如下内容：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0
7 更新内核
sudo update-initramfs -u
8 更新完毕后，重启ubuntu。
9 输入以下指令，如果没有信息输出，说明禁用成功
lsmod | grep nouveau
10禁用bios中的secure boot，因为secure boot会阻止第三方源安装的驱动。大概是开机按F2进入bios或者别的按键，不同的机器的按键不一样，依据自己的型号来。
博主的电脑查询路径：boot-->security boot-->disenabled
11 执行以下代码，安装nvidia显卡所需的一些依赖
sudo dpkg --add-architecture i386sudo apt updatesudo apt install build-essential libc6:i386
12 依赖安装完毕以后，按住Ctrl+Alt+F1，进入tty1命令行界面，然后输入用户名和密码登陆，执行如下代码关闭图形化界面。
sudo service lightdm stop
13 通过命令行安装驱动，执行如下指令赋予权限
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run
14执行如下指令开始安装
#该指令中 no-opengl-files 表示只安装驱动文件，不安装OpenGL文件，看过很多大佬写的必须要这个参数，但是台式机要去掉这个参数，但是本人是笔记本，使用如下命令安装出现的问题是，nvidia驱动安装成功，但是系统设置那里显示的却不是nvidia的驱动，所以没有安装成功。sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run –no-opengl-files#该指令是本人使用通过的，本人笔记本是单Ubuntu系统，看大佬说，台式机也要如下指令sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run
15 执行如下代码开启图形化界面
sudo service lightdm start
16 验证是否成功，通过如下指令
nvidia-sminvidia-settings
二 安装cuda10.1+cudnn7.6.5
1 cuda各个版本下载地址cuda下载地址
2 cudnn每个版本下载地址 cudnn下载地址以及与cuda的对应版本
3 说明：需要提前确定好所需安装cuda与cudnn的版本对应，具体对应关系查询可在cudnn下载链接处查询，cudnn下载需要注册nvidia账户。
4 安装cuda
4.0 安装相应库
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
4.1下载完成后，执行如下指令
sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run注意：在弹出界面按住enter直到进度到达100%。然后是accept。除了驱动Driver选择n（no），其他全部选择y（yes）。原因是nvidia驱动上一步已经安装。
4.2安装完成后，会在home目录下生成一个NVIDIA_CUDA-10.1_Samples的样例，cd进入这个目录（或者进入该目录后点击在终端打开），执行编译：
make -j8
4.3 编译完成后，执行如下命令，如果最后的出现result = pass 即表示样例通过。
cd bin/x86_64/linux/release/./deviceQuery
4.4 环境变量设置
vim ~/.bashrcexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHsource ~/.bashrc
4.5 查看版本，如果出现版本信息则表示配置成功
nvcc -V
5 安装cudnn
5.1 解压下载得到的安装包 cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
5.2 执行下面的命令，把cudnn的头文件和库拷贝到cuda下的include和lib64下:
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.1/lib64/sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.1/include/
5.3 检测是否安装成功（最简单的方法）：如果输出相应版本信息，表示成功
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
