• 要想安装深度学习平台caffe与tensorflow，基础是装好操作系统，装好cuda，再开始装学习平台。教程分为3个部分：
  
  1. ubuntu14.04+cuda8.0+cudnn5.1安装
  2. caffe安装
  3. tensorflow安装

本文虽然解释的不够详细，但是理清楚层次关系，按照文章中命令来，应该安装成功没有问题，检验多次了

以此文感谢所有在互联网上分享知识的人和交流群中为我答疑解惑的人。

ubuntu14.04+cuda8.0+cudnn5.1安装

1. 安装ubuntu14.04（u盘镜像，双系统安装）

（1）u盘镜像制作

参考百度经验：

http://jingyan.baidu.com/article/59703552e0a6e18fc007409f.html

（2）安装ubuntu

参考百度经验：

http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html

需要注意的点：

i、win7下，计算机—管理—磁盘管理，对将分配给ubuntu的磁盘，右键删除卷，以便在安装ubuntu过程中，易于找到free space

ii、在win7下，进入BIOS界面后，选择UNFI BOOT下的u盘而非LEGACY BOOT下的u盘安装，如图所示!

iii、这样安装经常有grub引导问题，即开机后没有出现引导界面，直接进入win7系统。解决方法:不分配/boot分区；连网安装，镜像中常缺少grub2文件。

2.安装cuda8.0

需要注意的点：

i、查看自己的显卡适合的nvidia driver，除非是cuda run包里的driver版本太低，否则建议选用cuda里自带的driver安装。

ii、若已经安装了nvidia driver,且不符合要求，则需要先卸载。卸载方法，参考Ubuntu 14.04 Nvidia显卡驱动安装及设置

代码如下：
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get install ubuntu-desktop
sudo rm /etc/X11/xorg.conf
echo 'nouveau' | sudo tee -a /etc/modules

iii、若出现alt+ctrl+f1无法进入命令行界面情况，参考这里写链接内容

代码如下：
(1)sudo gedit /etc/default/grub
 % 修改GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT的值为nomodeset 
(2)sudo update-grub 
 % 更新grub
（3）sudo reboot
 % 重启

（1）准备工作

a、确保GPU可安装CUDA

lspci | grep -i nvidia %查看nvidia显卡型号

b、下载好cuda8.0的run包，若不用改包里的nvidia driver，则要下好nvidia driver

c、祭系统

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential

d、查看gcc与g++版本

gcc --verion
g++ --version

如果没有装上，则输入

sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++

（2） 禁用nouveau显卡驱动，否则装不上nvidia驱动

a、查看显卡电脑中nouveau驱动

lsmod | grep nouveau %没禁之前，会有标红的nouveau

b、使用vim或者gedit命令禁用nouveau

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
按i进入编辑模式，在最后行加入：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
esc退出编辑，再输入：wq退出
重启电脑

查看nouveau是否被禁用掉方法很简单，重启后画质变差，同时，输入
lsmod | grep nouveau 发现为空

c、Regenerate the kernel initramfs:

sudo update-initramfs -u
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

d、装nvidia驱动（可跳过）

如果不选用cuda run包里的驱动，安装自己的驱动版本，则进行这一步。关闭图形界面，进入命令行界面安装

ctrl+alt+f1 % 进入命令行界面，输入名字密码登录进
sudo service lightdm stop % 关闭图形界面，上面命令虽屏幕黑，但未关闭图形界面
cd 命令进入nvidia run包所在位置
chmod +x nvidia.run %具体版本待定
sudo sh nvidia.run

貌似过程中要超级模式，则

sudo -i %输入密码后，进入超级模式，再执行运行nvidia.run的命令

（3）安装cuda8.0

a、关闭GUI界面，进入命令行界面安装CUDA Toolkit

ctrl+alt+f1 % 进入命令行界面，输入名字密码登录进
sudo service lightdm stop % 关闭图形界面，上面命令虽屏幕黑，但未关闭图形界面

b、赋予权限运行run包

先进入run包所在位置
chmod +x cuda_5.5.22_linux_64.run %具体版本待定

c、运行run包

sudo sh cuda_5.5.22_linux_64.run
基本上一路选择yes，注意是否按照nvidia driver，如果选择用run包里driver选yes，否则选no

d、结果出现：

===========
= Summary =
===========
Driver:   Installed in ...
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-5.5
Samples:  Installed in /opt/cuda_samples

表明，安装成功。

e、返回图形界面

sudo service lightdm start
ctrl+alt+f7 % 回到图形界面

重启后，发现画质变好。

（4）设置CUDA编程的环境PATH

sudo vim ~/.bashrc 或者是
sudo gedit ~/.bashrc

打开bashrc文件，在最后行输入

export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH
export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.0/lib64:$ LD_LIBRARY_PATH

（5）添加lib库路径

在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf,内容如下

/usr/local/cuda-6.5/lib64

执行下列命令使之立刻生效

sudo ldconfig

重新启动

（6）验证成果

a、安装好依赖包extra library

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

b、简单方法检验

nvcc -V

查看是否有版本号啥的

c、sample检验

强烈建议进行这一步，确认cuda安装好

cd /usr/local/cuda-6.5/samples
sudo make

等一段时间编译好 进入 samples/bin/x86_64/linux/release
可以任意执行下面的文件，比如最基础的

sudo ./deviceQuery
./bandwidthTest

3、安装cudnn5.1

安装简单，就是将cudnn的文件分别复制到cuda的某些文件下

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*

sudo ldconfig –v 生效

大功告成啦~撒花 cuda安装是基础，也是比较困难的一步~不懂多百度，大家都是被折磨过的啊啊啊