tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系：

https://tensorflow.google.cn/install/source

安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下：

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

在附加驱动中有本机所用的显卡驱动。
 

1. 先卸载nvidia显卡驱动并更新最新版本

nvidia的最新驱动是支持之前的老款显卡

查看原先版本号：nvidia-smi

卸载：sudo apt-get --purge remove nvidia-384 # Ubuntu

(如果卸载不了，可以直接安装会覆盖，但没有验证原驱动文件是否留着硬盘中）

官网下载：https://www.geforce.cn/drivers （最好是run版本）

安装：CTRL+ATL+F1进入终端1（输入用户名和密码后和终端很相似，可以大胆进去）
            sudo service lightdm stop（关闭图形界面） 

            sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.34.run --no-opengl-files

测试有没OK：nvidia-smi

2.卸载cuda并更新到10.1版本

查看原版本：nvcc --version

卸载sudo /usr/local/cuda-9.0/bin/uninstall_cuda_9.0.pl

        sudo rm -rf /usr/local/cuda-9.0

安装：官网下载run版本（最好使用run版本，不要deb版本，不知道装到那里去）

            sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run

           环境变量配置详见我之前的博客

测试有没OK：nvcc --version

3.卸载cudnn更新最新版本

卸载不需要操作，因为需要cuda这步已经完成

安装详见我之前的博客

4.升级后发现cuda是10.1,其实tensorflow只支持10

卸载cuda10.1:

      sudo apt uninstall cuda

      sudo autoremove

或者：

      sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda"

如果要卸载驱动（不需要）

     sudo apt-get --pruge remove "nvidia"

     或者 apt-get remove --purge nvidia-410 nvidia-modprobe nvidia-settings

 

**根路径下空间不够怎么操作？

删除回收站$ sudo rm -rf ~/.local/share/Trash/*

删除cuda路径下的sample和doc文件夹

在home路径下，Ctrl+H显示隐藏的文件夹，找找看那些是没用的

5.tensorflow升级：

先卸载：pip uninstall tensorflow

再安装： pip install tensorflow-gpu==1.14

最后测试：import tensorflow as tf

                 print(tf.__version__)