首先安装python，目前linux默认自带的python都是2.7版本的，很多时候都用着不方便，甚至报错，所以我们先装一个python3.6版本的，这里使用anaconda3来安装，因为装完之后一些常用的机器学习工具都一起给你装了，省的后续自己还得装，装anaconda时候需要注意的是最新版本里面带的python是3.7，很多软件可能还没有支持，为了稳定，我们装带有python3.6的anaconda3。 在linux执行 wget ，会直接下载安装包，下载完成后执行 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 会安装anaconda，对应的python是3.6.4的版本，需要注意的是在安装过程中需要两次输入yes，尤其是第二次相当于将anaconda加入到系统环境变量中，然后安装完成后直接ctrl+D退出后重新登录linux。输入命令 python 就可以看到是最新版本的python了，原来的系统自带的python被切换成了python3.6.4。（这里多说一句，有些同学可能在安装过程中没有输入yes，不小心直接回车默认安装了，结果重启后输入python还是显示2.7版本 ，说明anaconda没有加入到系统环境变量中，解决办法参见https://zhuanlan.zhihu.com/p/24664358）。
5、接下来是cuda的安装，这块就比较磨叽了，首先华为云上说当用户安装cuda后，如果当前的系统有nvidia显卡，会自动安装显卡驱动的，而不必手动进行安装的。所以我直接安装cuda就好了，首先我们需要确定安装哪些版本，见下表：
表1 CUDA工具包下载地址
实例
类型
操作系统
CUDA版本
下载路径
索引项
Operating
System
Architecture
Distribution
Version
Installer
Type
P2v
(V100)
CentOS 7.4 64bit
9.2
https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive
Linux
x86_64
CentOS
7
rpm(local)
Ubuntu 16.04 64bit
Linux
x86_64
Ubuntu
16.04
deb(local)
Windows Server 2016 Standard 64bit
Windows
x86_64
-
Server 2016
exe(local)
Windows Server 2012 R2 Standard 64bit
Windows
x86_64
-
Server 2012 R2
exe(local)
P1
(P100)
CentOS 7.3 64bit
9
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
Linux
x86_64
CentOS
7
rpm(local)
Ubuntu 16.04 64bit
Linux
x86_64
Ubuntu
16.04
deb(local)
Windows Server 2012 R2 Standard 64bit
Windows
x86_64
-
Server 2012 R2
exe(local)
Pi1
(P4)
CentOS 7.3 64bit
9
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
Linux
x86_64
CentOS
7
rpm(local)
Ubuntu 16.04 64bit
Linux
x86_64
Ubuntu
16.04
deb(local)
这里我是p1型号的服务器，所以点击进入第二个网址：
进入nvidia官网后如下选择：