说明，本文不但适合Ubuntu14，同样适合Ubuntu16，在Ubuntu14之上测试好用之后，在Ubuntu16上面再次测试好用，配置方式一样
最近组里面的服务器本来好好的，不知道怎么抽风配置全部不好用了。只有我来自己安装一遍了，真是怕什么来什么
1.首先说系统安装--Ubuntu
起初安装的Ubuntu16，不知道怎么回事儿，中间始终安装不成功，始终报一个ERROR，还打不开图像界面，网上也查不到，最后就放弃16这个版本的，改装14.04版本。这回是一路顺畅，
- 可是在安装完之后，出现一个ERROR，大体意思是：update过期，这个简单，网上的解决方案是直接更新即可。
- 进入tty界面（纯文字界面）黑屏，进入文字界面的快捷键：Ctrl+Alt+(F1 或 F2 或 ...... F6)，网上有说这是虚拟界面，一共有6个，文字界面的作用是关掉其他进程，图形界面Ctrl+Alt+F7，黑屏的解决方案是：vi /etc/default/grub 将GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash" 值修改为"nomodeset"
2.安装NVIDIA驱动
- 保证你的驱动具有操作权限，在驱动路径下，键入： sudo chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-375.25.run
- 再进入tty界面，保证所有进程都全部关闭，因为有进程用到显卡的话，就不能成功安装。
- Ctrl+Alt+F1计入tty模式
- 键入：sudo /etc/init.d/lightdm stop
- 键入：sudo /home/NVIDIA.run(你的NVIDIA驱动)
- 键入：sudo reboot(重启）
- 如果安装过程中选项错误 ERROR:The Nouveau kernel driver is currently in use by your system.This driver is incompatible with the NVIDIA driver .... 意思是Nouveau在你的系统中运行，Nouveau 与NVIDIA官方驱动不兼容，百度之后发现，Nouvean是NVIDIA显卡的一种开源驱动，而不是官方驱动，所以你需要关掉这个驱动。
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在该文件最后添加如下： blacklist vga16fb blacklist nouveau blacklist rivafb blacklist rivatv blacklist nvidiafb
sudo update-initramfs -u - 或者出现错误，可以通过 sudo apt-get autoremove --purge nvidia-* 以及命令 sudo apt-get remove --purge nvidia-*卸载显卡驱动，然后重装
3.安装CUDA
- 进入tty模式
- 键入：sudo /etc/init.d/lightdm stop
- 键入：sudo /home/CUDA.run(你的CUDA驱动)
- 这个时候会有很多提示需要你确认，由于在第一步已经成功安装了显卡驱动，所以这里就不需要再次安装了，因此 ，Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 3XX.XX ?这里选择 no，其余都是yes或者accept
- 装完毕之后，会显示如下
Driver： Not Selected Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0 Samples: Installed in /home/admi,but missing recommended library 缺少依赖库
- 安装依赖库
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
- 配置环境变量
sudo vi .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}}
- 验证是否成功 键入：nvidia-smi 以及nvcc -V
装完之后安装Theano，这部分网上有很多，不做赘述，安装之后，在Python之中
- import theano
- 出现问题：CNMEM is disable，CuDNN not available
- 解决办法:
下载cnmen 进入到cnmen文件 mkdir build #创建文件 cd build cmake .. make 然后，将include/cnmem.h文件以及build/libcnmen.so文件分别对应放进CUDA的include，lib64路径中 最后配置文件 ，在 .theanorc中添加 [lib] cnmem=1
- 再次测试
- >>>import theano
- >>> Using gpu device 0: GeForce GTX TITAN X (CNMeM is enabled with initial size:95.0% of memory,cuDNN 5005)
- 成功！
