写在前面，抛开nvidia驱动和tf-gpu版本谈cuda及cudnn的安装都是耍流氓。大家一定要注意版本对应关系，我遇到了几个典型的因版本不对应导致的问题，我会写在本文后面。

机器显卡为tesla t4.安装的驱动为418.81.07；安装的cuda版本为cuda10.0 ；cudnn版本为7.6.5；tf-gpu版本为1.14.0

1.卸载旧版本： cuda的默认安装在 /usr/local/下，用下面的命令卸载：

2.安装新版本： 下载自己对应的cuda，链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载.run文件后上传到/usr/local/ 文件下，这里为了方便直接下载到了/usr/local

第一部分，安装命令：

接下来就输入accept，然后除了提示安装opengl链接库的时候和拷贝samples输入n外，其余输入y。安装完成，重启机器。 第二部分，环境变量（注意换成自己的路径）：

或者使用命令打开.bashrc,即 sudo gedit ~/.bashrc 在最后面添加（注意换成自己的路径）：

完后，利用nvcc -V查看，输出正常即可。

3.我遇到的问题（按顺序来）：

首先，我全部装完后（注意这时我的驱动版本不是418.181.07，而是410.129）.运行代码后发现第一个问题：

failed call to cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN

我查阅博客发现有可能是cuda没正确安装，测试我的cuda是否正确安装，通过下列指令：

报错 cudaGetDeviceCount returned 30 -> unknown error Result = FAIL

注意这里，我以为是我的cuda没有正确安装，但是通过nvcc -V是可以查出来版本的，证明cuda没有装错，有可能是驱动不对劲。我挣扎了好久终于决定，装一个新的驱动，即将410.129变为418.181.07.装完后，发现上述两个问题都解决了。所以我的问题根本就是：驱动版本与cuda不匹配。但是但是但是，我在搜素驱动的时候，cuda版本一栏我勾选的是10.0，然后推荐的就是410.129这个，为什么会不行呢，很奇怪（这也告诉我们，推荐的不一定好用）。第二把，在勾选的时候我选择了cuda10.1，推荐的驱动版本为418.181.07.因为是向下兼容的，然后就可以用了。

4.cudnn的安装：

下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 相对简单，去官网下载对应版本的cudnn（需注册账号），比如我下载后是：cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.solitairetheme8，放在了 ' / ' 路径下

解压后，会产生cuda文件夹：

到这里nvidia驱动，cuda以及cudnn全部安装完毕。本文注重记录问题，有些步骤不是很详细，这里有几篇博客，可以说是保姆级教程，建议初学者使用：

cuda安装：https://blog.csdn.net/qq_29720657/article/details/109076087                   https://blog.csdn.net/zbr794866300/article/details/106574704

驱动安装：https://blog.csdn.net/qq_30163461/article/details/80314630