實驗室伺服器多人使用，使用的tf框架版本不同，所需要的cuda不同。因此，需要共存使用。
首先，在安裝cuda前，先確保顯示卡驅動是最新的（因為可以向下相容，如果驅動版本較老無法使用cuda9.0）。
進入控制台，ctrl+alt+f1
關閉圖形介面，sudo service lightdm stop
解除安裝現有的顯示卡驅動，sudo apt-get remove nvidia*
完成重啟（或者 sudo service lightdm start）
解除安裝原有cuda，兩種方式（.deb和.run兩種方式安裝，解除安裝方法不同）
.run方法解除安裝，sudo /usr/local/cuda-6.5/bin/uninstall_cuda-6.5.pl（有這個檔案就說明是之前用.run檔案安裝的，沒有則是用deb檔案安裝的）
.deb方法解除安裝，sudo apt-get autoremove --purge cuda
安裝，sudo sh cuda_*********x.run
特別要下面的注意選項不要隨便yes。有一項問的是否要安裝顯示卡驅動一定要no。toolkit一定要yes。下面的samples和symbol軟鏈結隨意選擇。
對兩個版本cuda檔案同樣操作，我先裝的cuda8.0，再cuda9.0，順序不知道有沒有影響
安裝好後，可以在 /usr/local/目錄下看到cuda-8.0和cuda-9.0兩個目錄（有可能還有乙個cuda軟鏈結，用命令ll看一下鏈結到哪個目錄，無影響）
環境配置。這裡在系統環境配置檔案 /etc/profile裡配置（也可以在~/.bashrc檔案下設定，這兩個檔案區別參見如果你是用圖形介面的伺服器，然後還用了ide，如spyder或者pycharm，一定要在/etc/profile配置，因為~/.bashrc配置只對shell生效）
儲存後。source /etc/profile 使得其立即生效。
之後還有一般還要配置對應的cudnn，這個就不介紹了，其他資料都很詳細，也比較簡單。
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