由於學習需要用到GPU加速機器學習算法，需要安裝theano+cuda。
開源庫的一大問題就是：難安裝。
為了搞好這個配置，我是前前后后花了3天，重裝了3次ubuntu重裝了5次驅動才搞定。
故發此貼，給出最簡單安裝方法（如果我還記得的話）。
因為ubuntu下各種軟件依賴關系太多，最好全新ubuntu安裝theano和cuda，然后在更新
最好是這么做，再多一步都可能搞錯………………
一、安裝ubuntu
window下安裝theano和其他的依賴庫相當復雜，甚至需要用到edu的郵箱。
果斷拋棄，用ubuntu搭起環境。
1、制作U盤
下好ubuntu（12.04）的iso后，拿出一個4GU盤，插進去格式化。
再下載一個U盤安裝器：
打開，一直下一步，選定系統，選定iso文件。（這個用教？）
Create后等一會就好了。
2、騰出空間。
系統需要騰出一定空間安裝ubuntu，最好在比較空閑的硬盤中騰出來。
我在F盤騰出了20GB做Ubuntu的系統盤。
方法：
我的電腦-右鍵-管理-儲存-磁盤管理
在空閑的分區上右鍵-壓縮卷-輸入騰出來的空間大小（MB）-壓縮
3、重啟系統
開機進入boot選定從U盤啟動（按F2，或者別的，看開機的主板界面），保存退出。
然后安裝什么的，看着圖形界面來就好了。
ubuntu會自動安裝到那個騰出來的分區。
二、安裝Theano
1、裝好Ubuntu后，先讓電腦能上網。
（校園網inode的同學別折騰，系統設置-網絡-801.2x認證，設定好用戶密碼和IP就能上網）
2、能上網之后，打開軟件中心，在編輯-軟件源，換一個好點的源（163或教育網（如果你是教育網的話））
ctrl+alt+T打開控制端，輸入 ： sudo apt-get update ，讓源能工作。
3、輸入密碼，等一會，好了之后依次輸入
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- sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
- sudo pip install Theano
等，好了就好了（如果pip install超時，可以換源或者換時間段安裝）
4、可以用
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- NumPy (~30s): python -c "import numpy; numpy.test()"
- SciPy (~1m): python -c "import scipy; scipy.test()"
- Theano (~30m): python -c "import theano; theano.test()"
這三個程序測試下能不能跑得動，沒error就行。
三、安裝cuda
參考這個：http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/9473613
這是一個安裝驅動的教程，不過吧cuda當作驅動安裝我是成功了。
教程做到第九步重啟就行。
然后添加環境變量：(用gedit打開 .bashrc)
sudo gedit .bashrc
添加下面兩行
export PATH=/usr/local/cuda-5.5/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后用：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html#runfile-installation
下面的方法檢驗安裝。