本來就對Linux不熟悉，經過幾天慘痛的教訓，參考了不知道多少篇文章，終於把環境裝好了，每篇文章或多或少都有一些用，但沒有一篇完整的能解決我安裝過程碰到的問題，所以決定還是自己寫一篇我安裝過程的教程，有些參考的文章會給出原地址，比較大眾的教程就沒有給出了。
本文寫於2018年7月27日，注意下時效性，有問題歡迎留言
1. 安裝Ubuntu16.04
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系統下載地址： http://releases.ubuntu.com/16.04/
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下載64位系統：ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso
- 制作系統盤安裝，推薦使用UltraISO，找到一個U盤(U盤數據必須備份好)
- 打開UltraISO軟件，選擇菜單中的文件，打開下載好的系統
- 再選擇菜單中的啟動，寫入硬盤映像，完成后啟動U盤就做好了，之后重新啟動后選擇U盤啟動根據提示安裝系統即可，具體細節可以在網上查找相應的文章，網上非常多。
2.安裝NVIDIA驅動
2.1 修改更新源
- 系統安裝完成后，應該首先修改的更新源，如果不修改的話更新的鏡像地址不在國內下載速度是非常慢的，用的是中科大的源（還有阿里源，清華源等等，網上一查就有了）：
- 右鍵打開終端，一條一條執行以下命令，如果是沒有桌面端的系統，可以把gedit 改成 vi 進行編輯，gedit可以像打開文本文件一樣方便編輯
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cd /etc/apt/ sudo cp sources.list sources.list.bak sudo gedit sources.list
- 把下面的這些源添加到source.list文件頭部：
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deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
- 保存后，退出文件，然后執行下面命令更新一下，等一會兒就行了，速度還是很快的
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sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
2.2 驅動下載和安裝以及一些問題解決
- 接下來開始安裝NVIDIA驅動了，我的顯卡是GTX1080Ti，安裝顯卡驅動有3種方法：1.系統更新驅動 2.添加官方ppa源 3.NVIDIA官網下載安裝
- 感興趣的同學可以去查找對應的安裝方式，這里我選擇的安裝方式是去NVIDIA官網下載Linux版本的驅動，
- 官網地址：https://www.geforce.cn/drivers 或者 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
- 建議去左邊的地址可以選擇版本，右邊的地址會直接給你推薦最新版本，選擇你對應版本的系列選擇，操作系統別選錯了
- 搜索出來這么多結果，先別急着下載，BETA版本為測試版就別下載了，其次這么多版本，到底下載哪個比較好，比如我們圖上第二個版本是390.77，這需要看我們CUDA的版本要求的驅動版本是多少
- 我們打開CUDA下載網站：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- 我這里目前最新的版本是CUDA9.2，再選擇了一系列的選項后會給出CUDA9.2的下載地址如下圖：
- 可以看到，下載的文件名為cuda_9.2.148_396.37,這個396.37就是我們NVIDIA驅動版本的最低要求，可是顯卡驅動目前提供的Linux版本最高也就390.77，所以我們不能安裝CUDA9.2，於是我選擇安裝CUDA9.0，下面給出一個驅動要求表格，如果要下載CUDA其他版本請到cuda的存檔地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- 上面講了這么多，終於要開始安裝NVIDIA驅動了，CUDA9.0文件可以先下載好
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1）打開終端，先刪除舊的驅動：
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sudo apt-get purge nvidia* -
2）禁用自帶的 nouveau nvidia驅動
- 先執行下面命令，可以發現會顯示一些東西，我們現在要禁用掉，使它不顯示出來
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lsmod | grep nouveau
- 執行以下命令創建一個文件
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sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
- 並添加如下內容：
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blacklist nouveau options nouveau modeset=0
- 然后保存文件退出，執行下面命令更新一下
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sudo update-initramfs -u - 然后重啟電腦，重啟后打開終端再次輸入命令
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lsmod | grep nouveau
- 如果發現什么都沒顯示，那么說明禁用nouveau 成功了，然后開始安裝NVIDIA驅動
- 首先按Ctrl+Alt+F1進入控制台，然后輸入用戶名密碼登陸，執行下面命令關閉圖形界面
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sudo service lightdm stop - 然后跳轉到存放文件的路徑再運行安裝文件，比如我的文件放在Downloads目錄下，命令如下：
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cd Downloads sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.42.run --no-opengl-files
- 必須加上 --no-opengl-files ,否則會出現題主要是三種，（1）循環登錄，也就是登錄之后在退出來到登錄界面; （2）界面變得很大，看着心慌，哈哈；（3）登錄進去了，顯示正常了，結果只有桌面背景和鼠標等等
- 安裝過程種有出現提示選項，這里主要注意兩點（如果看不懂選項的英文，自己查字典）：
- 第一點(不是所有電腦都會遇到,如果沒有請忽視這1.)是安裝提示 “sign the kernel module” 安裝過程中提示是否sign the kernel module（為內核模塊簽名）
- 我當時是選擇了不簽名安裝，於是我這里出現了錯誤提示 log:/ver/log/nvidia-installer.log ，查找到了相關文章：https://blog.csdn.net/lipi37/article/details/79465685
- 大意是在支持UEFI的設備上打開Secure Boot 后,Ubuntu 16.04對於添加到內核的模塊更加保守, 需要持有簽名才能添加到模塊中, 而顯卡驅動由於要添加到內核中, 所以需要簽名. 在安裝過程中我們也會看到NVIDIA顯卡會提示是否生成簽名. 如果生成成功則沒有問題。如果不想生成簽名就需要進入BIOS關閉Secure Boot，在Key Management中Clear Secure Boot keys。雖然找到了解決辦法但我還是選擇生成簽名。
- 選擇生成簽名安裝，參考文章：https://www.cnblogs.com/marky/p/8243607.html 。接下來會繼續問使用已有的密鑰給模塊簽名還是重新生成。這里選在重新生成密鑰。繼續下去之后，密鑰會在/usr/share/nvidia/下生成一個nvidia*.der（私鑰）文件和nvidia*.key（公鑰）文件（這些都不用管），當提示是否刪除已生成的密鑰文件時，選擇不刪除，因為之后要用到這兩個文件。繼續安裝程序到最后會提示無法啟動模塊。這是因為生成的密鑰還沒有添加到內核的信任庫中，我們在安裝完成后再導入。
- 第二點提示是”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”什么的，選擇 No。
- 待安裝結束后，添加密鑰到內核的信任列表中：
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sudo /etc/init.d/lightdm start //打開圖形界面 sudo mokutil --import /usr/share/nvidia/nvidia*.der //必須加上 sudo
- 接下來提示輸入密碼，再次輸入密碼，然后
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sudo reboot //重啟
- 在電腦剛啟動的時候會出現一個界面，就是叫你添加密鑰操作，選擇 “enroll the mok” ，然后按照步驟操作，輸入密碼什么的，如果進錯了就再執行上面的 sudo mokutil...
- 導入成功后就進入系統就可以了，圖如下（取自http://elrepo.org/tiki/SecureBootKey）：
- 進入系統后測試一下是否安裝成功
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nvidia-smi
nvidia-settings - 出現類似下面的顯示,則安裝成功
3.安裝CUDA9.0
- 在上面已經說過了，CUDA9.2版本所需要的顯卡驅動版本過高，所以這里我選擇安裝CUDA9.0（CUDA9.1也支持）
- 安裝方法和上面類似
- 首先按Ctrl+Alt+F1進入控制台，然后輸入用戶名密碼登陸，執行下面命令關閉圖形界面
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sudo service lightdm stop - 然后跳轉到存放文件的路徑再運行安裝文件，比如我的文件放在Downloads目錄下，命令如下：
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cd Downloads sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
- 安裝開始以后，首先是一個協議，一直按空格到底以后，輸入accept。其他的操作如下所示：
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Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit: accept Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81? (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 9.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]: Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 9.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: y
- 第二個安裝顯卡驅動一定要選擇no，否則之前安裝的驅動就白裝了，有默認選項的直接選擇默認選項就可以了（直接回車）
- 安裝完成后，打開圖形界面配置環境變量，運行如下命令打開profile文件
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sudo service lightdm start //打開圖形界面 sudo gedit /etc/profile
- 打開文件后在文件末尾添加路徑，也就是安裝目錄，命令如下：
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export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
- 保存后執行一個命令后重啟電腦
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sudo ldconfig sudo reboot
- 查看版本和測試CUDA的例子
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查看版本 nvcc --version -
編譯例子測試 cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery
- 執行成功的話會出現下面信息：
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編譯例子的時候如果報錯顯示：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 解決方法卸載重新安裝參考文章：https://www.cnblogs.com/wolflzc/p/9117291.html
- 找到對應版本，下載后先把前面的安裝的卸載再安裝
- 如果安裝錯了版本比，如我一開始裝了CUDA9.2，卸載操作如下：
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sudo apt-get remove cuda sudo apt-get autoclean sudo apt-get remove cuda* 然后在目錄切換到/esr/local/下 cd /usr/local/ sudo rm -r cuda-9.2
- 然后按照前面的安裝CUDA的教程來就可以了
- 接下來再添加下環境變量
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sudo gedit ~/.bashrc - 打開文件后，將下面內容添加到文件的最后面，保存后退出
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export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- 然后設置環境變量和動態鏈接庫，在命令行輸入：
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sudo gedit /etc/profile - 在打開的文件末尾加入：
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export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
- 保存之后，創建鏈接文件：
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sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
- 在打開的文件中添加如下語句：
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/usr/local/cuda/lib64
- 然后執行，使鏈接立即生效
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sudo ldconfig
4.安裝cuDNN7.0
- 下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
- 進去后下載自己對應的CUDA版本的cudnn文件，如下圖：
- 我是選擇 cuDNN v7.0.5 Library for Linux 千萬別選[Power8]的版本，我查了一下，這個是給Power8處理器使用的，由於v7.1.2版本還沒提供普通版本，所以就下載了v7.0.5
- 這里下載是需要注冊登陸的，要填一些調查表什么的之后才能下載，如果版本和我相同我這里提供cuDNN的百度雲下載地址：
- 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Yi6IkjUDbiBmAd9Dm4YruQ 密碼：k73g
- 安裝過程也比較簡單，下載后是一個壓縮包，解壓下來放在cuda的路徑中就可以了
- 繼續Ctrl+alt+F1進入命令模式，關閉圖形界面
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sudo service lightdm stop - 使用命令解壓文件cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz，並且復制到cuda路徑中
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tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz cd cuda sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
- 然后更新網絡連接：
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cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5 //自己查看.so的版本 對應更改 sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7 sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so sudo ldconfig
- 重新啟動圖形化界面
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sudo service lightdm start - 沒有顯示出圖形界面的話 按Ctrl+Alt+F7進入圖形界面
- 安裝完成后可用 nvcc -V 命令驗證是否安裝成功，若出現版本信息則表示安裝成功
- 到這一步已經大功告成了，接下來就安裝Anaconda，配置Python，tensorflow等軟件，有機會的話還會補充。