1.前言
前几天把自己的一个旧的笔记本安装了一个深度学习的环境，中间的过程也遇到了不少麻烦
2.环境
一切关于配置的问题不声明环境都是耍流氓
系统：Ubuntu16.04 64bit
显卡：Nvidia GFoce GT730M
驱动：nvidia 官方最新
软件版本：cuda8.0 + cudnn6.0
3.最新驱动下载
https://www.geforce.cn/drivers 对应自己的显卡型号下载
4.卸载掉原有驱动
sudo apt-get remove –purge nvidia*（没安装则不用卸载）
5.禁用nouveau
打开编辑配置文件：
/etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最后一行添加：
blacklist nouveau
禁用nouveau第三方驱动，之后也不需要改回来
执行：
sudo update-initramfs -u
重启后执行：
lsmod | grep nouveau
6.禁用X服务
执行：
sudo /etc/init.d/lightdm stop
进入命令行界面
Ctrl-Alt+F1
使用自己ubuntu安装的账号 密码登录
7.安装驱动
给驱动run文件赋予执行权限
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run
安装(注意 参数)
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run –no-opengl-files
–no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。这个参数最重要
–no-x-check 安装驱动时不检查X服务
–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau
后面两个参数可不加。
如果出现分辨率不对的问题：
sudo apt-get purge xserver-xorg
sudo apt-get install xserver-xorg servser-xorg-video-all这里又把nouvea这个又安装上了，所以其实并不是修复nvidia的分辨率，而是又使用了默认的显卡驱动
sudo /etc/init.d/lightdm start
安装完毕后重启机器，运行 nvidia-smi，看看生效的显卡驱动：
8.cuda8安装
因为Tensorflow和Pytorch目前官方提供的PIP版本只支持CUDA8, 所以我选择了安装CUDA8.0。不过目前英文达官方网站的 CUDA-TOOLKIT页面默认提供的是CUDA9.0的下载，所以需要在英文达官方提供的另一个 CUDA Toolkit Archive 页面选择CUDA8，这个页面包含了CUDA所有的历史版本和当前的CUDA9.0版本。点击 CUDA Toolkit 8.0 GA2 (Feb 2017) 这个页面，选择"cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb"
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
安装完成sudo gedit ~/.bashrc添加环境变量
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
运行 source ~/.bashrc 使其生效
9.安装cuDNN6.0
cuDNN7.0 虽然出来了，但是 CUDA8 的最佳拍档依然是cuDNN6.0，在NIVIDA开发者官网上，找到cudnn的下载页面: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，选择"Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0" 中的 "cuDNN v6.0 Library for Linux":
下载后安装非常简单，就是解压然后拷贝到相应的系统CUDA路径下，注意最后一行拷贝时 "-d"不能少
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
环境搭建完毕！！！
10.测试cuda的Samples
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo ./deviceQuery
出现上面的页面，则表示安装成功！
