硬件环境
- ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统
- NVIDIA TiTan XP 显卡（12G）
软件环境
- 搜狗输入法
- 显卡驱动：LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56) https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?
- CUDA：Cuda9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux
- CUDNN：cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
- Anaconda：Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
- Pycharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux
- SubLime：http://www.sublimetext.com/3
ubuntu系统安装
制作ubuntu系统盘和安装ubuntu16.04见另一篇博文。
安装后建议关闭息屏，否则息屏后无法唤醒，无法再次打开，需要重启
解决办法：安装laptop-mode-tools工具包。
参考网址：https://www.cnblogs.com/wly716/p/10957710.html
在该链接中我进行了详细介绍
安装显卡驱动
安装显卡驱动有两种方式，第一种用ubuntu自带的软件工具进行安装，第二种用命令行进行安装。
方法1. （安装失败）用软件工具安装显卡驱动
用软件工具安装显卡驱动只能安装系统指定版本的显卡驱动，其版本比较低，有时候无法满足后续CUDA的要求，（比如CUDA9.0要求驱动最低版本为384.77）
方法二. 用命令行安装显卡驱动（官网依据显卡下载英伟达驱动.run文件）
提示：下载好的文件放在英文路径下，否则可能会出现乱码，无法找到
（1）查询显卡驱动版本：这个步骤可以省略，虽然最好使用查询到的驱动版本，但是查到的驱动版本一般都较低。
sudo apt-cache search nvidia*
可以看到推荐的显卡驱动版本是***。
（2）下载驱动：
可以从下载地址 ：https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/147582/en-us
下载指定显卡的最高版本的驱动程序，也可以从下载地址
https://www.geforce.cn/drivers/中查询指定版本显卡的全部版本的驱动程序。
（3）安装：卸载原有驱动
sudo apt-get purge nvidia*
（4）安装：安装依赖
sudo apt-get install build-essential gcc-multilib dkms
（5）安装：禁用nouveau
新建blanklist-nouveau.conf文件：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在文件里写入：
blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off
保存并退出，执行：
sudo update-initramfs -u
重启后检查nouveau是否禁用成功（如果输入命令之后没有输出则禁用成功）：
lsmod | grep nouveau
（6）安装：获取kernel source（important）
查询uname：
uname -r
会显示x.x.x.x
接下来执行（将x.x.x-x-generic替换为上一步查询到的内容）：
sudo apt-get install linux-source sudo apt-get install linux-headers-x.x.x-x-generic
（7）安装：禁用X服务
sudo /etc/init.d/lightdm stop
这时候图形界面会被关闭，同时按下Crtl+Alt+F1进入命令行界面，输入用户名和密码进入终端、
（8）安装：安装驱动
给驱动赋予执行权限：
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-***.run
运行（注意参数）：
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-***.run --no-opengl-files –no-x-check –no-nouveau-check
参数解释：
–no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件，
–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。
安装过程中的一些选项：
- >The distribution-provided pre-install script failed!Are you sure you want to continue?
- >Yes
- >Would you like to register the kernel module souces with DKMS?This will allow DKMS to automatically build a newmodule,if you install a different kernel later?
- >No
- >Nvidia‘s 32-bit compatibility libraries?
- >No
- >Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up?
- >Yes
（9）安装：检查安装是否成功
开启图形界面：
sudo /etc/init.d/lightdm start
键入：
nvidia-smi
得到输出：
安装CUDA
（1）下载CUDA
目前已经出了CUDA10.0，不过不建议使用CUDA10.0，越新越不稳定，因此我这里选择了CUDA9.0。
CUDA8.0下载地址；CUDA9.0下载地址；CUDA10.0下载地址；CUDA历史发行版本下载地址
（2）安装CUDA
给CUDA赋予执行权限：
sudo chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
安装：
sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
安装过程中的一些选项：
- >Do you accept the previously read EULA?
- >accept/decline/quit: accept
- >Install NVIDIA AcceleratedGraphicsDriverforLinux-x86_64 375.26?
- >(y)es/(n)o/(q)uit: n
- >Install the CUDA 9.0Toolkit?
- >(y)es/(n)o/(q)uit: y
- >EnterToolkitLocation
- >[defaultis/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 9.0Samples?
- >(y)es/(n)o/(q)uit: y
添加环境变量：
sudo gedit ~/.bashrc
在最后添加
export PATH="/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
然后设置环境变量和动态链接库，在命令行输入：
sudo gedit /etc/profile
在打开的文件末尾加入：
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
保存之后，创建链接文件：
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在打开的文件中添加如下语句：
/usr/local/cuda-9.0/lib64
保存后执行一个命令后重启电脑
sudo ldconfig sudo reboot
检查CUDA是否安装成功：（若最后显示Result = PASS，表明cuda查询显卡信息成功。）
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make
./deviceQuery
ps：如果安装过程中出现找不到某库的错误，百度这个错误安装相应的库即可。
参考博客：参考1
安装CUDNN
（1）下载cudnn：
cudnn的下载需要注册登录NVIDIA的账号，我下载的是cuDNN v7.6.0 , for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux) 下载地址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
（2）安装：
关闭图形界面
sudo service lightdm stop
使用命令解压文件cudnn的tgz文件，并且复制到cuda路径中
tar -zxvf cudnn-****.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
注意：以上路径/usr/local/cuda-9.0/include/提示找不到时，就cd到/usr/local/目录下,ls查看是叫cuda还是cuda-9.0，依此修改/usr/local/cuda-9.0/include/
cd /usr/local/ls
重新启动图形化界面
sudo service lightdm start
安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现版本信息则表示安装成功
安装其他软件
（1）安装Anaconda
清华镜像Anaconda下载地址：下载地址
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装：
首先cd到文件目录
sudo chmod +x ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
sudo ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
注意可以更换下载源来加速安装其他库的速度，清华源地址。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
anaconda创建虚拟环境：
conda create -n env_name python=3.6
激活虚拟环境：
source activate env_name
在虚拟环境中安装库可以不影响主环境，方便使用。
（2）安装Pycharm
https://www.w3xue.com/exp/article/20193/%20https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux
解压缩后，进入bin目录下用命令 sh pycharm.sh & 即可启动。
（3）安装Sublime
解压缩后，运行sublime.exe即可运行。
参考博客：参考1
https://www.w3xue.com/exp/article/20193/27461.html
https://www.cnblogs.com/tanwc/p/9375161.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/wly716/p/10957862.html