联系y50原win8.1安装ubuntu14，CUDA，Cuda-convnet，theano中碰到的问题

背景：刚入手的联想y50电脑，原装系统为win8.1，想要安装的软件有：

1: ubuntu14

2: CUDA

3: Cuda-convnet

4: Theano(使用GPU）

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安装Ubuntu14.04/14.10

想要安装ubuntu14.10/14.04。之前曾经在win7,32位系统上一直用easyBCD硬盘安装，且屡试不爽，相当简单。但这次总是无法进入引导系统。然后，用u盘安装，就下载了麒麟版ubuntu系统，直接解压拷贝到u盘，安装成功了，但是进入win8.1系统就无法进入了，提示错误：

File:\Boot\BCD

Status:0x000000e

Info:theBoot configuration Data for your PC is missing or contains errors.

后来网上查看教程各种修改之后，提示错误：

File:\NST\NeoGrub.mbr

Status:0xc0000007b

Info:The application or operating system couldnot be loaded beause arequired file is missing or contains errors.

让我很失落，后来上网搜索，发现这个电脑win8采用的引导方式和传统的引导方式不同,是EFI引导。于是我不想重装系统，不然我的正版win8.1就没有了，于是下载大白菜，里面可以使用引导修复，修复完，win8.1就正常启动。

然后，不用麒麟ubuntu，直接在官网下载ubuntu14.10（里面有个wubi文件），直接解压iso系统后放到u盘，u盘自动更改名字（叫InstallUbuntu),然后重启电脑，按住F2,进行开机启动设置，然后修改Boot，后按F10保存，电脑运行后按住F10,选择大概是USBEFI那个启动，就可以进入ubuntu的安装，下面就是NEXT。

但是安装完有另外一个问题：

我的y50是超高清屏的，因此分辨率设置的高火狐浏览器字体太小了，这是可以下载一个火狐浏览器的插件：Default Full Zoom  Level 7.5 （在Tools -> Add-ons ->在里面搜索可以找得到）,然后设置就可以了。

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安装CUDA：

我安装CUDA是按照http://blog.youkuaiyun.com/xizero00/article/details/43227019来做的。

但是其中有一步提示某些包依赖不正确（如libcogl15)，我就删除那个包，删除后发现，系统重启无法进入桌面，黑屏。于是重装UBUNTU，然后发现在删除那些包的时候，Ubuntu-desttop也删除了，于是删除这些包后，直接装上Ubuntu-desttop,重启也不会发现黑屏了。

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安装CUDA-convnet:

作者写的cuda-convnet是基于CUDA toolkit and CUDA SDK (versions 4.0, 4.1, and 4.2 will work)的，那么前面我安装的是6.5的版本，自然不能正常编译CUDA-convnet，想要正确变异它，可以参考另一个链接:

http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107500.htm

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安装theano

安装过程直接按照官网来，地址：http://deeplearning.net/software/theano/install.html#gpu-linux

需要非常注意的：

1） ： 我安装的线性代数库ATLAS，在安装CUDA的时候其实都安装过了：sudo apt-get install libatlas-base-dev

2）： 主要是配置文件，如何让theano启动GPU，注意官网有下面一句话，用.theanorc去配置：

The location[s] of the .theanorc file[s] in ConfigParser format.It defaults to $HOME/.theanorc.

这句话的意思是在你的用户目录下，即 ( $HOME/ ) 目录下，或者叫~目录下，去建立一个隐藏文件(切记是自己建立的，而不是隐含就有的），文件名为： .theanorc，然后在这个目录中配置一些信息，如：

[global]
floatX = float32
device = gpu0

[nvcc]
fastmath = True

[cuda]
root = /usr/local/cuda

[blas]
ldflags = -lf77blas -latlas -lgfortran

然后，安装成功，你再启动比如mlp.py去跑代码时，直接提示实在GPU上跑，每次迭代数据不到一秒，太快了。

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最后一个问题：

如何在ubuntu系统下去看你的GPU信息，命令为：nvidia-smi

具体怎么使用，自己help一下，不过想要看GPU内存使用量：nvidia-smi --query

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然后在我的电脑上就可以正确运行了所有安装的了，谢谢收看。