1 安装显卡驱动

使用ppa安装，一定不能装430版本的
最终安装的是 418

2 安装cuda

bashrc增加

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64/"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

3 安装cudnn

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装 cudnn V5.1 library for linux
解压文件
得到文件夹 cuda
复制 cuda文件夹下的文件到cuda对应的目录，更改权限，安装完成

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4 安装tensorflow 并测试

conda create -n tf2 python=2.7
conda activate tf2
pip install tensorflow-gpu==1.2.0

在jupyter notebook 中测试，如何在其中使用新创建的环境参考
https://blog.csdn.net/qq_23996885/article/details/88821076

最终得到测试结果

最后

以上就是玩命绿草为你收集整理的Ubuntu16.04.6安装cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow1.2.01 安装显卡驱动2 安装cuda3 安装cudnn4 安装tensorflow 并测试的全部内容，希望文章能够帮你解决Ubuntu16.04.6安装cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow1.2.01 安装显卡驱动2 安装cuda3 安装cudnn4 安装tensorflow 并测试所遇到的程序开发问题。

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