一、硬件环境
ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统
NVIDIA TiTan XP 显卡（12G）
二、软件环境
搜狗输入法 下载地址
显卡驱动：LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56) 下载地址
CUDA：Cuda9.0 下载地址
CUDNN：cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux) 下载地址
Anaconda：Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64 下载地址
Pycharm：下载地址
SubLime：下载地址
三、ubuntu系统安装
制作ubuntu系统盘和安装ubuntu16.04见另一篇博文。
四、安装搜狗输入法
下载地址：
安装：
安装搜狗出入法比较简单，详见 https://www.cnblogs.com/zhangfengfly/p/6867844.html。
如果在安装过程中出现没有fcitx这个选项，可以通过键入"sudo apt-get install fcitx-bin"命令安装fcitx。
五、安装显卡驱动
安装显卡驱动有两种方式，第一种用ubuntu自带的软件工具进行安装，第二种用命令行进行安装。
1. 用软件工具安装显卡驱动
用软件工具安装显卡驱动只能安装系统指定版本的显卡驱动，其版本比较低，有时候无法满足后续CUDA的要求，（比如CUDA9.0要求驱动最低版本为384.77）
2. 用命令行安装显卡驱动
（1）查询显卡驱动版本：这个步骤可以省略，虽然最好使用查询到的驱动版本，但是查到的驱动版本一般都较低。
sudo apt-cache search nvidia*
可以看到推荐的显卡驱动版本是 384.130。
（2）下载驱动：
可以从下载地址下载指定显卡的最高版本的驱动程序，也可以从下载地址中查询指定版本显卡的全部版本的驱动程序。（我下载的显卡驱动版本是 418.56）
（3）安装：卸载原有驱动
sudo apt-get purge nvidia*
（4）安装：安装依赖
sudo apt-get install build-essential gcc-multilib dkms
（5）安装：禁用nouveau
新建blanklist-nouveau.conf文件：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在文件里写入：
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
保存并退出，执行：
sudo update-initramfs -u
重启后检查nouveau是否禁用成功（如果输入命令之后没有输出则禁用成功）：
lsmod | grep nouveau
（6）安装：获取kernel source（important）
查询uname：
uname -r
接下来执行（将x.x.x-x-generic替换为上一步查询到的内容）：
apt-get install linux-source
apt-get install linux-headers-x.x.x-x-generic
（7）安装：禁用X服务
sudo /etc/init.d/lightdm stop
这时候图形界面会被关闭，同时按下Crtl+Alt+F1进入命令行界面，输入用户名和密码进入终端、
（8）安装：安装驱动
给驱动赋予执行权限：
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-***.run
运行（注意参数）：
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-***.run --no-opengl-files –no-x-check –no-nouveau-check
参数解释：
- –no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件，
- –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。
安装过程中的一些选项：
>The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?
>Yes >Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?
>No >Nvidia's 32-bit compatibility libraries?
>No >Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up?
>Yes
（9）安装：检查安装是否成功
开启图形界面：
sudo /etc/init.d/lightdm start
键入：
nvidia-smi
得到输出：
六、安装CUDA
（1）下载CUDA
目前已经出了CUDA10.0，不过不建议使用CUDA10.0，越新越不稳定，因此我这里选择了CUDA9.0。
CUDA8.0下载地址；CUDA9.0下载地址；CUDA10.0下载地址；CUDA历史发行版本下载地址
（2）安装CUDA
给CUDA赋予执行权限：
chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
安装：
sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
安装过程中的一些选项：
>Do you accept the previously read EULA?
>accept/decline/quit: accept >Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
>(y)es/(n)o/(q)uit: n >Install the CUDA 9.0 Toolkit?
>(y)es/(n)o/(q)uit: y >Enter Toolkit Location
> [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]: >Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
>(y)es/(n)o/(q)uit: n >Install the CUDA 9.0 Samples?
>(y)es/(n)o/(q)uit: n
添加环境变量：
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
（3）检查CUDA是否安装成功：（若最后显示Result = PASS，表明cuda查询显卡信息成功。）
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
ps：如果安装过程中出现找不到某库的错误，百度这个错误安装相应的库即可。
参考博客：参考1
七、安装CUDNN
（1）下载cudnn：
cudnn的下载需要注册登录NVIDIA的账号，我下载的是cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux) 下载地址
（2）安装：
tar -zxvf cudnn-****.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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
八、安装其他软件
（1）安装Anaconda
清华镜像Anaconda下载地址：下载地址
安装：
chmod +x ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
注意可以更换下载源来加速安装其他库的速度，清华源地址。
anaconda创建虚拟环境：
conda create -n env_name python=3.6
激活虚拟环境：
source activate env_name
在虚拟环境中安装库可以不影响主环境，方便使用。
（2）安装Pycharm
解压缩后，进入bin目录下用命令 sh pycharm.sh & 即可启动。
（3）安装Sublime
解压缩后，运行sublime.exe即可运行。
参考博客：参考1
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