经过三天的反反复复安装cuda和cudnn搭建tensorflow-gpu1.13.1环境之后，得到了一些经验，想在这里与大家分享一下：
第一、选择安装驱动的时候一定要符合自己机型的显卡型号，可以安装NVIDIA驱动检测软件对自己的机型显卡进行检测。
1.安装NVIDIA驱动检测
sudo yum install nvidia-detect
2.查看显卡驱动型号
nvidia-detect -v
就会出现驱动的型号。然后，再在NVIDIA官网进行此型号的驱动检索，最后下载驱动。
第二、在安装NVIDIA驱动时一定要关闭自带的集成显卡驱动(nouveau)。
lsmod | grep nouveau
如有出现任何内容说明没有关闭自带驱动，要使用如下命令：
su rootecho -e "blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0" > /etc/modprobe.d/blacklist.conf
修改/etc/modprobe.d/blacklist.conf文件，以阻止nouveau的加载。如果系统没有该文件需要新建一个，所以，这里使用了root用户来操作。
第三、CUDA安装时要注意一点，版本不要最新也不要太旧。因为，版本太新可能与tensorflow并不兼容，比如说目前cuda最新版本10.1就与tensorflow的所有版本都不兼容，会出现ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory这样的问题，没有办法解决，只有降低cuda的版本。同时，注意cudnn的版本要与之对应。其实，我建议通过Tensorflow-gpu的版本去选择cuda和cudnn的版本，而不是，由于先安装CUDA，就依照CUDA的版本去选择tensorflow。它们之间的版本对照可以查看此链接：/install/source#common_installation_problems
可以发现目前最新的cuda10.1和tensorflow-gpu1.14版本都未出现在表中，所以下载软件需谨慎呀。
第四、卸载CUDA
官网上有明确的步骤：
$ cd /Developer/NVIDIA/CUDA-10.1/bin$ sudo perl uninstall_cuda_10.1.pl --manifest=.cuda_toolkit_uninstall_manifest_do_not_delete.txt$ sudo rm -r /usr/local/cuda-10.1
但是，可能你的CUDA-10.1中并没有uninstall_cuda_10.1.pl这个文件。那么这个时候只有手动去将所有与cuda相关的包全部删除。
sudo yum remove cuda sudo yum clean allsudo yum remove cuda*sudo yum remove nvidia*
这样就将所有的cuda和nvidia全部删除了，所以后面需要重新安装nvidia驱动。但是，这别没有结束，再次安装cuda时，要注意下载.run文件安装cuda，即在安装类型(Installer Type)中选择runfile类型。不然，安装的始终是之前的版本。这个要特别注意。
最后，简单附上这几天参与的资料，以供大家参考：
安装nvidia驱动
/guiqide/p/4297120.html
/p/e2aab8e38cac
安装cuda+cudnn+tensorflow-gpu的流程
/mengkai934618947/article/details/80240917
/mar-q/p/7482720.html
/cuda/cuda-installation-guide-mac-os-x/index.html#installation
/conorpai/p/6946051.html
tensorflow-gpu 使用 1.13.1，cuda-10-0已安装好，但启动时依然报错
/aozima/p/10652651.html
安装CUDA过程报错
/mar-q/p/7482720.html
下载kernel-headers-3.10.0-862.x和kernel-devel-3.10.0-862.x时无法自动下载
/7/puias-computational-x86_64/kernel-headers-3.10.0-862.11.6.el7.1.x86_64.rpm.html
/download/qq_29466963/10927464
