ubuntu18.04 雖然預設使用了gnome桌面，但是經過測試 gdm 並不能很好得工作，通過設定系統啟動方式，然後重啟來達到關閉 x server 的目的
ps. gdm是gnome display manager, gnome的桌面環境管理器
# 關閉使用者圖形介面
sudo systemctl set
-default multi-user.target
sudo reboot
# 開啟使用者圖形介面
sudo systemctl set
-default graphical.target
sudo reboot
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
## 或者 sudo nvidia-uninstall
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
#在檔案最後新增
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
#儲存退出。更新核心
sudo update-initramfs -u
#重啟電腦，檢視是否成功禁止
lsmod | grep nouveau
#終端沒有任何資訊顯示，表示成功禁止
sudo service lightdm stop#新增ppa庫：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
# 安裝指定驅動版本：(e.g.: nvidia-384)
sudo apt-get install nvidia-384
#安裝一些依賴庫
sudo apt-get install lib32ncurses5
sudo apt-get install lib32z1
disabled secure boot
#重啟系統，進入bios設定，將 secure boot設定為disabled
cd到 .run 檔案所在路徑，執行驅動安裝程式
sudo sh nvidia-linux-x86_64-390.67.run -no opengl-files #不安#裝opengl檔案
#恢復圖形介面：
sudo service lightdm start
#重啟系統，安裝成功
#檢查nvidia驅動是否安裝成功：
nvidia-smi
#顯示出gpu的具體資訊
nvidia-settings
#彈出nvidia官方gpu資訊介面
需在視覺化介面進行
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_utilities/devicequery
sudo make
./devicequery
#顯示的是關於gpu的資訊，則安裝成功
#解壓縮：
tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
#進入解壓縮後檔案的cuda檔案中，將所需檔案複製到cuda對應路徑
sudo cp lib64/lib*
/usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
#更新網路連線：
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.3 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
#新增新使用者：
>>> adduser usertest1
#主使用者安裝ssh服務：
>>> sudo apt-get install openssh-server
#啟動ssh服務：
>>> service ssh start
#檢視ssh是否啟動：
>>> ps
-s | grep ssh
#檢視網路埠號：
>>> sudo vim /etc/ssh/sshd_config
備註：這個流程是真醜，但我覺得能搞出來就不錯?。東西大多是乙個同學寫好的，自己拿來用，算是拿來主義，今天多虧了他幫忙，此處不記名感謝。
客觀說，一直很懼怕linux以及一些底層的配置，繁瑣而且看不懂，但換個心態，明白有些東西還得做，把浮躁和怕麻煩去掉一切其實也沒什麼。
這次從一些底層環境進行了為期2天的理論及應用學習，還有個同學幫了一下忙，有時候，換誰都一樣，但心態就是要整出來，不去躲開就好，有困難迎難而上，算了說的小學生了。
which nvcc：檢視nvcc位置
查詢結果如下:
>>> python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
##查詢版本
>>> tf.__path__
##查詢路徑
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