前言：原来的1080带不动网络了，所以借用朋友的Tesla K80，不过遗憾的是师兄的一键安装脚本不管用了，所以记录一下自己的配置过程，希望以后不要踩坑。
Ubuntu16.04 + Nvidia + CUDA8.0 + Opencv +Caffe + Tensorflow + Pytorch
Ubuntu16.04的安装
注意Ubuntu的版本：推荐Ubuntu16.04或者Kylin16.04。一开始我是装的enhanced版，出现了某些问题，后面会详细说。至于硬盘什么的，就直接从实验室的机箱里面拆啦(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)，注意关闭security boot。
注意事项：如果安装Ubuntu后登陆进去，出现显示界面卡顿，窗口像PPT一样不断一帧一帧的刷新，而鼠标移动显示却很正常，请参考以下解决方案。
出现上述问题，其实不是系统卡机。经过验证，这种一般都是分辨率问题导致的:
# 解决方案：改分辨率
# 打开grub文件
sudo vim /etc/deafault/grub
# 打开GRUB_GFXMODE选项，或者修改为
GRUB_GFXMODE=1024*768
注意去掉选项前面的注释符号 #，分辨率原本为 × 号，建议改成 * 号，反正我用 × 号仍然会导致问题， * 号就不会。如果你没有遇到，那可能是我人品吧ಥ_ಥ。
# 使配置文件生效
sudo update-grub
Nvidia显卡驱动安装
对的，没错，最坑的就是这个，相信装过的人就知道这是一个大坑！所以我决定写的废话一点，详细说一下安装过程步骤的几大坑！
1.禁用草根驱动nouveau
我一直很好奇系统自带的驱动怎么了，非要禁用他，心疼。但是他跟Nvidia冲突了，对不起，我...只能向邪恶势力低头了...
不要听信网上乱七八糟的改blacklist.conf的方法，真的是欺骗我的感情。不喜欢nouveau，就请直接了当的移除他好嘛，改来改去他不难过嘛！！！
# 移除并备份驱动，注意文件路径
cd /lib/modules/4.4.0-21-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau
mv ./nouveau.ko ./nouveau.ko.bak
# 重新加载
update-initramfs -u
2.下载Nvidia驱动
注意事项：一定要选择run版本，不怕循环登录问题的大可以安装deb（微笑）
注意产品类型以及CUDA版本对应，更重要的是，一定要下载run版本！run版本！run版本！重要的事说三遍～～另外，Tesla K80的驱动有一个坑，只有选择操作系统为：Linux 64-bit，才是run版本，选择Ubuntu的话，就是deb版本，害的我找了好久。
# 进入文本模式
Ctrl+Alt+F1
# 关闭桌面服务
sudo service lightdm stop
# 安装驱动，定位到驱动所在路径，建议之前就放在home目录下
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_61-384 --no-x-check --no-nouveau-check --no-opengl-files
# 重启计算机reboot,查看是否安装成功
nvidia-smi
3.可能会出现的问题
OK，如果你能成功安装，并且重启之后能正常登陆，请感谢我(害羞)，如果不能请参照下面我踩过的两个坑。
问题1：安装过程中出现 ERROR ：an error accurred while performing the step:building kernel modules
出现这个问题是因为Nvidia显卡驱动不适应Linux的内核版本造成。这就是笔者一开始说的建议安装Ubuntu16.04而不是其他版本的原因，enhanced版本虽然不会出现上述的分辨率PPT问题，但可能会报如上的错误。
解决方案1：去Nvidia官网下最新驱动
解决方法2：换系统版本：建议Ubuntu16.04
对于Tesla K80的显卡驱动，笔者只找到这个run版本，你大可以安装deb版本，只要你觉得自己天赋点点够了，不怕循环登陆（再次微笑）。对于其他显卡驱动，视情况而定，不过还是建议run版本。所以最简单的还是方法2啦（摊手）。
问题2：安装完成重启后，循环登录
这个问题就很司空见惯了，如果用deb驱动版本的小伙伴遇到了这个问题，我只能说：不听老人言（哈哈哈）。究其原因，是因为安装的过程中，没有禁止opengl。deb版本是一键自动安装，所以没有选项，而run版本可以避免这个问题，加上选项参数，即：
--no-x-check --no-nouveau-check --no-opengl-files
请注意在出现上述问题重装驱动的时候，先要完全卸载原先的Nvidia显卡驱动。
sudo apt-get remove nvidia-*
sudo nvidia-uninstall
CUDA 安装
这个就很easy，也不会出什么问题，请自行官网下载run版本CUDA安装包。
# Ctrl + Alt + F1 进入文本模式
# 关闭图像界面服务
sudo service lightdm stop
# 安装Cuda，建议安装包先放在home下
sudo sh cuda_8*.run --no-opengl-libs
之后等到出现0%之后，长按空格增长到100%阅读完毕，按照提示安装完成，reboot重启计算机即可。注意跳过Nvidia驱动安装，一般情况下来讲，自带的驱动安装总会出问题（滑稽）。
# 打开配置文件
sudo gedit ~/.bashrc
# 在末尾加入
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# 保存更改，刷新使配置生效
source ~/.bashrc
OpenCV安装
一行命令解决问题，好奇为什么那么多人说要编译。。。
# python2.7
pip install opencv-python
# python3
pip3 install opencv-python
pip换源
如果上述pip的时候速度太慢，或者在安装python其他库的时候速度根本上不去，这时候就换个源吧，速度飞起！从104k/s到3M/s的快感ψ(｀∇´)ψ
方法1：conf文件配置
sudo mkdir ~./pip
sudo vim ~./pip/pip.conf
# 写入如下的阿里云配置
[global]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
方法2 ：pqi切换：简单方便
# 下载qpi模块
sudo pip install pqi
# 查看可使用源
pqi ls
# 切换源
pqi use aliyun
apt 换源
感谢室友提供给我的脚本，清华源——给你飞一般的感觉╮ (￣ 3￣)
# sh脚本文件内容如下
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.back
echo "
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
" > /etc/apt/sources.list
apt-get update
Caffe 安装
caffe 安装包已经备份到百度云，推荐离线安装。
链接: https://pan.baidu.com/s/1kB5bMgEygd3duWNK-V0T2Q 密码: xq5t
一键安装脚本如下，造福小伙伴，请自建shell文件，内容如下：
# config
CAFFE_INSTALL=~
sudo apt-get install -y cmake
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install -y libboost-system-dev libboost-filesystem-dev libboost-thread-dev libboost-chrono-dev libboost-date-time-dev libboost-atomic-dev libboost-python-dev
sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev protobuf-compiler liblmdb-dev libatlas-base-dev doxygen
sudo pip install scikit-image
tar -zxvf caffe.tar.gz
CAFFE_ROOT=$CAFFE_INSTALL/caffe
mv caffe $CAFFE_INSTALL/
cd $CAFFE_ROOT
mkdir build
cd build
cmake ..
#make -j $(($(nproc) + 1))
make -j 4
make install
echo "export PYTHONPATH=$CAFFE_ROOT/build/install/python:\$PYTHONPATH" | sudo tee -a /etc/profile
Tensorflow 安装
tensorflow 安装包已经备份到百度云，推荐离线安装。
链接: https://pan.baidu.com/s/16KSir54pg4VMIpMkuOVNrQ 密码: a4rp
脚本内容如下：
sudo pip install tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
pip install scipy
pip install h5py keras
Pytorch 安装
Pytorch 官网下载即可，检查Python和Cuda对应的版本，安装命令如下：
sudo pip install torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
sudo pip install torchvision
Pycharm 安装
我觉得Pycharm挺好用的，分享一下百度云链接，造福小伙伴：
链接: https://pan.baidu.com/s/1fiEfUW1s-w7jvslF-IHxvw 密码: d7kp
还是一键安装脚本，自建shell文件哦，脚本如下：
# install pycharm
tar -xf "pycharm-community-2017.3.3.tar.gz"
rm -f ~/.local/share/applications/jetbrains-pycharm-ce.desktop
sudo mv pycharm-community-2017.3.3 /opt/
sudo ln -s -f /opt/pycharm-community-2017.3.3/bin/pycharm.sh /usr/bin/pycharm
# run pycharm
pycharm
到这里，深度学习框架就安装完毕啦，so easy。在这里强推Pytorch，超好用！
什么，你问我为什么要强推Pytorch？naive，难道你不知道贾大神已经说了caffe2要并入Pytorch嘛！！！（手动斜眼）
刚起步博客小白一只，请多多指教。加班太晚了，先回去休息，日后（字面意思）有空再更新。
