公司经过一番思虑之后，终于决定引入深度学习，庆幸自己终于可以在GPU上去跑数据集了，真是兴奋的几天睡不着觉。跑训练之前，搭建深度学习环境至关重要，所以这一篇小编就来记录一下自己搭建环境的全过程。
鉴于公司软件环境都是基于windows的，所以小编还是安装了双系统，Ubuntu 16.04 + windows 10。安装双系统之后还是不免踩到很多坑，这里不得不提在 windows 10 中安装 GTX1080 驱动的时候，会出现驱动与该系统无法匹配的错误，这里一定要注意先更新 windows 升级到最新版本才能安装显卡驱动。这里不详说双系统安装过程，如有问题，可以给小编留言。
1. 安装Ubuntu 16.04
从Ubuntu官网 下载64位版本：Ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso
在 windows 下制作Ubuntu USB安装盘，具体方法可以参考：UltraISO软件怎么制作ubuntu系统U盘启动镜像 ，之后通过 bios 引导u盘启动安装 Ubuntu 16.04 系统：
1）如果双系统的话，安装 windows 10 前先将系统盘分成两个主分区，一个安装 windows 10，在安装 Ubuntu 16.04 时就可以选择alongside windows 10 那个选项，会自动帮你分配 ext4 和 swap 两个分区安装 ubuntu，ext4是系统分区，swap是扩展分区。当然也可以选择手动去分配安装 ubuntu 的 ext4 和 swap 分区，ext4 注意挂载在 “ / ”根目录下。
2）安装完毕后 ubuntu 分辨率很低，可以手动修改grub文件：
sudo gedit /etc/default/grub
# The resolution used on graphical terminal
# note that you can use only modes which your graphic card supports via VBE
# you can see them in real GRUB with the command `vbeinfo’
#GRUB_GFXMODE=640×480
# 这里分辨率自行设置
GRUB_GFXMODE=1024×768
sudo update-grub
3）安装SSH Server，这样可以远程ssh访问这台 GTX1080 主机：
sudo apt-get install openssh-server
4）更新Ubuntu 16.04源，用的是中科大的源：
cd /etc/apt/
sudo cp sources.list sources.list.bak
sudo vi sources.list
把下面的这些源添加到 source.list 文件头部：
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
最后更新源和更新已安装的包：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
2. 安装GTX1080驱动
安装NVIDIA驱动 367.27
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
回车后继续:
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
之后重启系统让GTX1080显卡驱动生效。
3. 下载和安装CUDA 8.0
首先到CUDA官网 下载CUDA8.0安装包
此处注意要下载runfile版本，而不是deb，deb中没有 GTX1080
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --tmpdir=/opt/temp/
这里可能会报错，没有temp文件，那就在opt中先创建一个temp文件夹
sudo mkdir /opt/temp
运行cuda安装之后会显示more（0%），这时千万不要像我一样傻等，要一直按空格键，进度条就会增加直到100%后会有一堆选项，此处一定要注意问你是否安装361这个低版本的驱动
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
一定要选n，否则之前安装的GTX1080驱动就白费了。
Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62? (y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: 回车
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location [ default is /home/textminer ]: 回车
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Installing the CUDA Samples in /home/textminer …
Copying samples to /home/textminer/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now…
Finished copying samples.
......
Logfile is /opt/temp//cuda_install_6583.log
安装完毕后，再声明一下环境变量，并将其写入到 ~/.bashrc 的尾部:
gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
最后再来测试一下CUDA，运行：
nvi
4. 安装cuDNN 5.1
首先到Nvidia官网下载cudnn5.1 安装包，下载cuDNN v5.1 for CUDA8.0
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ldconfig
这样深度学习主机环境就配置完成啦，如果你想感受一下GPU给你带来的快感，你可以根据yolo官网，配置一下yolo的gpu模式，放入一段视频，yolo帮你打开视觉新体验！
视频转GIF后画质不那么好了，但是流畅感还是有的，第一次跑起来的时候感觉超酷的！
如果有什么疑问可以留言小编哦！