谨以此文,记录和ubuntu系统不死不休的搏斗过程,后续待补。

1.双系统安装,windows采用uefi模式安装(优启通可制作uefi的win10安装盘),ubuntu不要划分boot区,而应该划分uefi区,否则,不能被uefi引导

2.软件源都替换成清华或者阿里,blabla,否则被墙得泪流满面

  清华镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/

  Ubuntu 的软件源配置文件是 /etc/apt/sources.list。将系统自带的该文件做个备份,将该文件替换为下面内容,即可使用 TUNA 的软件源镜像

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse

#deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse

#deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

#deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse

# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse

# 预发布软件源,不建议启用

# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse

# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse

3.显卡驱动照这个来 http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/53355781

(1)去nvidia驱动官网下载驱动

(2)卸载原有驱动

(3)禁用nouveau

此处一定要重启!!!!

(4)禁用X服务

将进入命令行界面 Crtl+Alt+F1开启一个终端

(5)给驱动文件赋予权限

(6)安装

这里就是为什么驱动文件目录结构尽量浅且不要含中文的原因

不安装opengl文件的参数一定要加

痛点:中文目录尽量修改成英文,因为需要关闭X窗口用命令行来安装,命令行不支持中文

番外篇:

用此方法安装台式机时,一切顺利,安装我的960m小本本时,遇到麻烦。nvidia-settings显示不正确,后续cuda安装后也不能正常使用,仿佛是缺少了一个什么kernel文件有关。尝试用apt-get install的方式命令行直接安装成功(期间也提示缺少kernel文件,并自行下载了)。如果最后运行tf等库时出现链接问题,记得手动设置一下

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

在系统设置 附加驱动中查看推荐的驱动版本号:

关闭lightdm service后执行sudo apt-get install nvidia-375

后来发生了几次驱动崩溃,run文件安装各种问题,使用apt-get顺利填过各种坑,强烈推荐优先使用这种方式来安装!

4.安装cuda8.0

这里选择下载runfile,因为deb的自带驱动程序,会把之前安装的驱动覆盖掉,使用runfile在第一步确认的时候,选择不要覆盖原驱动程序

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

声明路径环境变量

sudo vim ~/.bashrc

末尾添加:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

设置用户环境变量

$ sudo vim /etc/profile
export PATH = /usr/local/cuda/bin:$PATH 创建链接文件:sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf,文件中加上一行保存:/usr/local/cuda/lib64 5 安装cudnn5.1
5.0配合tensorflow1.2.1有问题,选择cudnn5.1

将解压后的文件复制到相应的文件夹中并建立软链接
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接

验证:
(1)nvcc -V
(2)$cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
$make
$sudo ./deviceQuery

如果需要重装,首先进行卸载

apt-get --purge remove Nvidia*

7.科学计算 深度学习 tensorflow 等等等等请服用Anaconda!!!!!!!

在清华镜像源站下载anaconda3(最新版内含python3.6,匹配tensoflow1.4及cndnn6.0)

建立python3.5的虚拟环境(因为钟情于tensorflow1.2.1)

创建 conda create -n name python=3.5

启动 source activate name

退出 source deacivate

在该环境下安装所有python相关包及tensorflow(参照清华镜像文件的提示来安装),及spyder!对,你需要在该虚拟环境下重新安装spyder,而不是使用anaconda3全局的spyder,否则会直接使用python3.6的内核来启动spyder。

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