查看GPU：
命令：lspci | grep -i NVIDIA
查看驱动版本
sudo dpkg --list | grep nvidia-*
# 或者ubuntu-drivers devices
查看显卡型号
lspci | grep -i nvidia
查看发布版本号
cat /etc/issue
lsb_release -a
查看内核版本号
uname -sr
uname -a
查看GPU可用性
conda activate tensorflow
Python
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
#如果结果是True，表示GPU可用
查看CUDA可用性
conda activate tensorflow
python
import tensorflow as tf
tf.test.is_built_with_cuda()
print(tf.test.is_built_with_cuda())
#返回True表示可用2.查看python、tensorflow版本：
conda activate tensorflow
python
import tensorflow as tf
#查看版本
tf.__version__ #或者print(tf.__version__)
#查看tensorflow安装路径
tf.__path__ #或者print(tf.__path__)3.Ubuntu（Linux）系统下查看自己安装的CUDA和CUDNN的版本
CUDA：
（1）cat /usr/local/cuda/version.txtcat
（2）nvidia-smi
（3）nvcc -V
（4）conda list | grep cuda
CUDNN：
（1）cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
（2）conda list | grep cuda4.TensorFlow、Python、CUDA、CUDNN对应版本对应关系：
链接：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux5.Ubuntu22.04安装NVIDIA驱动
（1）安装驱动前一定要更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get update #更新软件列表
sudo apt-get install g
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install make
（2）查看GPU型号
lspci | grep -i nvidia
(3)官网下载对应驱动（英文路径）
官方驱动链接:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
（4）卸载原有驱动（第一次安装就不需要了）
sudo apt-get remove --purge nvidia*
（5）禁用nouveau(nouveau是通用的驱动程序)
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者(blacklist-nouveau.conf)
在打开的blacklist.conf末尾添加如下，保存文本关闭
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
（6）在终端输入如下更新，更新结束后重启电脑
sudo update-initramfs –u
（7）重启后在终端输入如下，没有任何输出表示屏蔽成功
lsmod | grep nouveau
（8）为了安装新的nvidia驱动程序，我们需要停止当前的显示服务器。
sudo telinit 3
# 或者按Ctrl Alt F1~F6中的一个 (分别对应进入tty1~tty6)）
输入用户名（终端下@前面就是用户名）和密码
退出文本界面到图形界面
sudo telinit 5
# 或者Ctrl Alt F1/F7/F8
（9）在文本界面中，禁用X-window服务,在终端输入
sudo /etc/init.d/gdm3 stop
（10）进入到存放驱动的目录下，输入命令：
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-525.89.02.run#给你下载的驱动赋予可执行权限，才可以安装
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.89.02.run #安装
（11）安装结束后输入输入sudo reboot重启。
（12）驱动安装好后，终端输入nvidia-smi 检查是否装好，出现类似下方这样，就好了。
然后输入nvidia-settings 调出设置界面，类似下方这样，就OK了。
