我一直在尝试为我的新 RTX 2070 Super 安装 Tensorflow。我一直遵循以下说明：
脚步
验证系统是否具有支持 cuda 的 gpu
下载并安装 nvidia cuda 工具包和 cudnn
设置环境变量
验证安装
#
如果您有先前的安装，请先将其删除。
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt remove nvidia-*
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
验证你的 gpu 是否启用 cuda
lspci | grep -i nvidia
使用 cuda 工具包进行开发需要 gcc 编译器。要验证 gcc 安装的版本，请输入
gcc --version
系统更新
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
安装其他导入包
sudo apt-get install g++ freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
首先获取 PPA 存储库驱动程序
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
# 安装 CUDA-10.0
sudo apt-get -o Dpkg::Options::="--force-overwrite" install cuda-10-0 cuda-drivers
设置你的路径
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
sudo ldconfig
安装 cuDNN v7.5
为了下载 cuDNN，你必须在这里注册https://developer.nvidia.com/developer-program/signup
然后下载 cuDNN v7.5 表格https://developer.nvidia.com/cudnn
CUDNN_TAR_FILE="cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56"
wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.5.0.56/prod/10.0_20190219/cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
tar -xzvf ${CUDNN_TAR_FILE}
将以下文件复制到 cuda 工具包目录中。
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
最后，为了验证安装，请检查
nvidia-smi
nvcc -V
安装 Tensorflow（一个开源机器学习框架）
我选择 1.13.1 版本，因为它稳定并且与 CUDA 10.0 Toolkit 和 cuDNN 7.5 兼容
pip3 安装--用户 tensorflow-gpu==1.13.1
但是，当我输入时，nvidia-smi出现以下信息：无法初始化 NVML：驱动程序/库版本不匹配
我还尝试下载最新的 NVIDIA 驱动程序 (440.35)，但无法成功运行 .run 文件。它一直显示一条消息，提示“发行版提供的预安装脚本失败！”
任何帮助将不胜感激！
答案1
我最终能够通过以下安装在我的 GeForce RTX 2070 Super 中安装 Tensorflow：
Ubuntu 18.04
CuDNN 7.5
CUDA 10.0
NVIDIA 驱动程序版本 430.50
然后我就pip3 install --user tensorflow-gpu==1.13.1使用 Conda 环境了。