ubuntu16.04 显卡驱动，cuda和cudnn安装

       深度学习的开始，需要一些基本配置。这篇主要介绍显卡驱动，cuda和cudnn安装的几种常用方法。

1.ubuntu 16.04显卡驱动安装

       首先一个简单的方法，打开系统设置->软件和更新->附加驱动，选择一个比较新的nvidia驱动。
guanxi
最后重启，在终端输入nvidia-smi,会显示驱动版本，显存使用情况等，这个命令还是比较实用。

       另一个方法通过命令来安装，比较麻烦，但可以安装显卡对应的最新显卡。这种方法需要按步骤执行，否则很容易出错。主要步骤如下：
１.到官网下载好对应驱动https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn，选择好自己显卡对应的驱动程序( lspci | grep VGA可以在终端输入这条命令，查看显卡信息）。如下我显卡是gt840M,经过搜索后下载。下载后最后保存到英文路径之中如直接在/home盘

２.卸载原有nvidia显卡驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*

3.禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 打开的是一个可编辑文本文件，在文本最后添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后更新系统内核
                                                 sudo update-initramfs -u
重启后在终端输入 lsmod | grep nouveau　无任何输出则代表

４.按ctrl+alt+f1进入纯文本模式，注意由于笔记本中有Fn转换键，所以进入文本模式后可能需要按再加让Fn，另外进入该模式后需要输入你的账号和密码，输入密码时不要用小键盘，不然会提示你密码错误。输入sudo service lightdm stop禁用Ｘ服务。
       其次给下载的驱动文件赋予执行权限：
       sudo chmod a+x .驱动所在路径/nvidia-linux-****　(tips:tab键有自动补全的功能，非常实用)
然后运行安装命令
        sudo sh 驱动所在路径/nvidia-linux-**** -no-opengl-files –no-x-check –no-nouveau-check
命令很重要请输入完整。这里就不知名其代表的含义。
这里安装完后可以输入nvidia-smi查看成功否。

５.重启sudo reboot,正常启动进入桌面则代表基本安装成功，输入nvidia-smi再次检查。

       最后一种方法添加官方ppa源,通过apt-get install的方式安装。终端输入:
                            sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
更新软件库后
                            sudo apt-get install nvidia-367
查找显卡驱动最新的版本号：
                            sudo apt-cache search nvidia

再采用apt-get命令在终端安装：
                            sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings nvidia-prime
重启输入nvidia-smi,查看安装是否成功。
总结：以上三种方法都成功安装过，最后发现第一种就好，没啥区别，简单快捷，所以新手最好还是用第一种方法吧。

2.cuda8.0安装

       深度学习及显卡计算能力发展快速，cuda的版本也快速更新，以往的某些版本在迭代过程中会被抛弃，以cuda8.0为例介绍安装方法。这里只介绍一种方法，比较简单，而且多次使用都成功了。

1.文件下载。https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，nviida官网下载，选择后缀为.run的文件来安装。如下8.0的版本

2.cuda8.0安装，cuda8.0集成了nvidia显卡驱动，但我们不需要在安装，所以在选择是否安装驱动时要disagree。
给cuda8.0赋予执行权限：sudo chmod a+x 路径/cuda_.run
执行Cuda安装指令：sh 路径/cuda_.run -no-opengl-libs(重要）
进入安装界面，直接ｑ退出协议阅读，输入accept回车开始安装
除了显卡驱动安装，输入ｎ，启动都是ｙ，或者回车即可(如果前面没有输入-no-opengel-libs,这里也需要选择n)
3.配置cuda环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
在打开的文件中添加
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATHexportL{D}_{L}IBRAR{Y}_{P}ATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存后终端输入source ~/.bashrc
在终端输入nvcc -V ,会出现cuda的版本

总结：cuda的安装还是比较简单直接，按步骤，出错的几率基本比较少。最后环境变量一定要设置，否则输入nvcc -V时没有效果。如果安装失败，或者安装过程中提示内核相关问题，可以先进行内核升级或者降级。

3.cudnn安装

       首先也是去下载cuda版本对应的cudnn，https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive　以cuda8.0对应版本6.0为例。如果是下载文件如下，则为压缩包：

       其次解压下载的文件，会有cuda这个文件夹出现，文件夹中还有两个文件夹include lib64,打开终端，输入如下命令：
sudo cp ./cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/　(由于不能直接使用复制，粘贴，所以需要使用命令进行复制，这里是将include中的cudnn.h文件复制到usr/local/cuda/include/中)
sudo cp ./cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ (复制lib库中的cudnn文件）/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*（将库中的libcudnn赋予执行权限）
sudo ldconfig（建立动态链接）
（如果需要更换cudnn版本，可以输入如下命令：
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.*×(×代表你之前的版本号比如以前是５，这里就是libcudnn.so.5,这句目的是删除原有动态文件)
sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6
sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so(生成软连接，这些版本名和你下载的一样)）
       最后输入cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2　会出现版本信息，说明安装成功。

       如果进行deb安装，下载如下３个文件，再输入下面的安装命令，最后输入上面的检查命令查看是否成功

       sudo dpkg -i libcudnn6_.deb
       sudo dpkg -i libcudnn6-dev.deb
       sudo dpkg -i libcudnn6-doc*****.deb

总结：cuda与cudnn的版本需要对应，后面有些软件需要特定版本的cuda或者cudnn，可以按照这种方法安装特定版本。

       当使用anaconda后，安装深度学习平台会更简单，几乎不用单独安装cuda和cudnn，但是需要使用本地环境时，依旧需要cuda和cudnn，如docker和anaconda不支持的平台。