ubuntu深度学习环境配置踩坑记
安装Ubuntu
装双系统可以参考以下链接，但是还可能会出现后面所述的一些小问题，不妨先看完后面的部分再开始装ubuntu系统。
https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656
开机卡死、关机卡死、登陆界面卡死
有集显独显双显卡的笔记本估计都会碰到这个问题。
主要是因为ubuntu不会主动使用英伟达的闭源驱动，这就导致在开机时会出现系统一直等待显卡启动，但是又没有驱动，所以一直互相等待，可以理解为出现了一种类似死锁的情况，所以就一直卡住。
解决方法
临时方案
在刚刚用U盘装完系统需要重启时，在ubuntu和windows的引导界面处，选择ubuntu这一项，按e进入，将quiet splash $vt_handoff ---改成quiet splash $vt_handoff acpi_osi=! acpi=force。
我在装ubuntu时直接设置自动登录，这个时候splash $vt_handoff没有太多用（splash $vt_handoff是用来控制开机动画的），所以我直接将splash $vt_handoff也去掉了，只留下quiet acpi_osi=! acpi=force。
网上也有方案是用nomodeset，这种方法是只使用核显，我们后续需要用英伟达显卡加速深度学习训练，这种方法不好。
原理大致如下：
quiet
不显示执行的进度。所以拿掉会出现一大堆的指令执行状况，蛮精彩的！
splash
显示开机图样或动画，就是一开始出现ubuntu字眼，下面有几个点逐个亮起来那个画面。拿掉可以节省…大约不到1秒左右…
这两个都与是否进入图形界面无关
$vt_handoff
这东西只有在splash存在时，才会有这个参数，vt_handoff=“vt.handoff=7”；假如在没有splash的状况下，还加入这个参数，那这个参数就是空字串。（请参考/etc/grub.d/10_linux）他的功能是避免splash去占用virtual terminal 7，就是之后图形界面会用到的tty7。
参考 http://tieba.baidu.com/p/3089495495
acpi_osi=!主要是参考的deepin的解决方法，https://bbs.deepin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=151387
原文中是写的acpi_osi=! acpi="windows 2009""。
经我尝试，将上述的—替换成acpi_osi=！ acpi_osi="windows 2009"就可以开机了，主要原理就是欺骗bios，让bios以为这是win7。很无奈，硬件厂商对于linux的支持还不太完善，bios可能认不出来高版本的linux。
只改了这部分开机没问题了，但是会发现无法关机。
别着急，将acpi=force加上去强制关闭显卡驱动就好了。
最终方案
进入系统后输入
sudo gedit /boot/grub/grub.cfg
搜索quiet
只将第一个quiet splash $vt_handoff ---改为quiet splash $vt_handoff acpi_osi=! acpi=force就行了，后面的不需要改。
但是我把后面的加载启动动画的部分也给去掉了，这个其实无所谓。
这部分也是参考的deepin卡logo的解决教程。
很多关于ubuntu开关机卡死的解决教程是将这三处都改掉，这样好像也没有什么用，还是卡死。
我尝试了很多教程都失败了，这个问题一直困扰了我很久，多次强制关机也对我的笔记本电脑造成了很多伤害。
安装驱动
安装tensorflow对于英伟达显卡驱动版本有要求
参考 https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978
若驱动版本不正确，则在运行tensorflow代码时会出现libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory的报错。
安装显卡的具体步骤
- 先在英伟达驱动网站上下载相应版本显卡对应的驱动 https://www.geforce.cn/drivers
（加载有点慢，可能需要番 羽樯）
建议下载到home目录下，便于在进入文本模式后找到驱动文件。 - 打开终端，删除旧的驱动：
sudo apt-get purge nvidia*
- 禁用自带的 nouveau nvidia驱动
创建一个文件通过命令sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
并添加如下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
再更新一下
sudo update-initramfs -u
重启系统。
再使用命令： lsmod | grep nouveau确认下nouveau是已经被你干掉。
- ctrl+alt+F1进入文本模式
按ctrl+alt+F1进入文本模式，再用sudo service lightdm stop关闭X-Window。 - 安装驱动
sudo ./NVIDIA-Linux-版本号.run –no-opengl-files
- –no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。这个参数最重要
- –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
后面两个参数可不加。
- 重启
sudo reboot
参考 https://blog.csdn.net/u014682691/article/details/80605201
https://blog.csdn.net/sinat_23853639/article/details/81771692
安装anaconda和pip并换源
安装
清华的anaconda镜像站（截至今日2019/5/3，清华的anaconda镜像即将关闭，链接入口被隐藏了，下面这个链接还进得去)
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
不保证在您看到这篇博客时该镜像有效。
下载后直接使用bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh安装即可。
pip直接sudo apt-get install python-pip安装即可。
换源
conda的清华源可能不太靠谱，中科大的源如下
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
pip换源：
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装cuda和cudnn
tensorflow，cuda，cudnn版本对应表 https://www.tensorflow.org/install/source#tested_source_configurations
cuda历史版本集：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载所需tensorflow和pytorch的版本所对应的cuda版本。
下载对应版本，打开终端，输入提示的命令就可以安装了。
在 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载cudnn
具体可以参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35454312
这部分没有太多坑，我就不赘述了。
安装tensorflow和pytorch
tensorflow
个人感觉conda需要整理环境而且中科大的源有点慢，所以我都是用pip安装的。
在下载安装好了cuda以及cudnn之后，应该是可以直接安装tensorflow和pytorch的不需要额外的配置。
tensorflow
直接 pip install tensorflow
利用如下代码进行验证
import tensorflow as tf
hello=tf.constant('Hello World!')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果在sess处爆出libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory的错误很有可能就是驱动的版本不对。
按照上面的方法更新驱动后，首先确认/etc/profile中的路径包含了cuda8.0的安装路径及相应的库文件
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
cuda的版本需要对应更改一下。
输入source /etc/profile使配置文件生效，再次执行。
pytorch
在 https://pytorch.org/get-started/locally/ 上获得安装命令。（可能需要番*羽 * 樯）
直接安装
最后的最后
懂的自然懂，https://github.com/erguotou520/electron-ssr
按照FAQ里面的建议到 https://gist.github.com/jonathanpmartins/2510f38abee1e65c6d92 中安装libsodium就可以用了。