ubuntu和驱动，anoconda,cuda,cudnn安装教程

话说电脑按F2进入BIOS界面，F7选择操作，F8选择启动项（dell是F12）
Ubuntu16+不是UEFI安装教程：
1.磁盘分区，我分了350G吧
2.启动盘
3.secure boot改成disable
4.选择其他来进行安装
5.分区的时候分区boot，/,/home,/swap;swap大小为内存大小，我的是32G；/home就是存文件的空间300个G吧，boot我分了300M，/分了30G左右。

安装完之后没有Ubuntu启动项，可以自己用easyBCD添加引导项。
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Ubuntu18+UEFI安装教程：
不同之处在于没有boot分区，改成EFI分区。
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装的时候有一次装好之后只能进入bios界面，最后用PE恢复了，自己做一个u盘的系统（微PE），在进入PE恢复，选择UEFI引导恢复，提示没有EFI分区，七九直接挂载的c盘。
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装好系统之后就是装驱动:
1.禁用nouveau
安装NVIDIA需要把系统自带的驱动禁用，打开文件：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文本最后添加以下内容：

blacklist nouveau
option nouveau modeset=0
命令窗口会提示warn，无视。

保存退出，执行以下命令生效：

sudo update-initramfs -u
重启电脑后输入：
lsmod | grep nouveau
没有任何输出说明禁用成功。
2.开始安装：
禁用X服务（最好有一台备用电脑，因为这一步会黑屏…）:

sudo service lightdm stop
按Ctrl+Alt+F1进入命令行，输入用户名密码登录（通过Ctrl+Alt+F7可返回界面）

下载的是.run文件，首先给文件赋予执行权限，首先cd到下载目录：（重要的事情说三遍：注意参数、注意参数、注意参数）

cd ～/Download/
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run
安装

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.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。
提示安装基本上都是accept，yes，当提示你nvidia-xconfig时，就视自己的电脑情况而定，如果电脑是双显卡（双独显、集显和独显）就选择不安装，如果只有一个显卡就选择安装。

安装完毕后重启验证是否安装成功：

nvidia-smi
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cuda安装：
下载runfile文件进行安装，第一个驱动下载选择就选择no，其余的都是yes

重启电脑

reboot
重启后配置cuda的环境变量，通用配置环境流程：

   使用gedit打开环境文件：

sudo gedit ~/.bashrc
在文本后加入以下内容并保存：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATHexportL{D}_{L}IBRAR{Y}_{P}ATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source环境变量文件，使之生效：

source ~/.bashrc
验证是否安装成功：

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuer
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参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhang970187013/article/details/81012845

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cudnn安装：
如果要使用gpu来对tensorflow进行加速，除了安装CUDA以外，cuDNN也是必须要安装的。跟cuda一样，去nvidia的官网下载cuDNN的安装包。不过这次没法直接下载，需要先注册，然后还要做个调查问卷什么的，稍微有点麻烦。我下的是cuDNN v5.1 Library for Linux这个版本。不要下cuDNN v5.1 Developer Library for Ubuntu16.04 Power8 (Deb)这个版本,因为是给powe8处理器用的，不是amd64.

下载下来以后，发现是一个tgz的压缩包，使用tar进行解压

tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

安装cuDNN比较简单，解压后把相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可

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*