安裝深度學習框架需要使用cuda/cudnn(GPU)來加速計算，而安裝cuda/cudnn，首先需要安裝nvidia的顯卡驅動。

我在安裝的整個過程中碰到了驅動沖突，循環登錄兩個問題，以至於最後不得不重裝了一遍操作系統。

網上的資料都寫得挺亂的，很多都是轉載，有些針對的操作系統版本過低，現在我把整個過程寫下來，以供碰到同樣問題的人參考。

ubuntu 16.04默認安裝了第三方開源的驅動程序nouveau，安裝nvidia顯卡驅動首先需要禁用nouveau，不然會碰到沖突的問題，導致無法安裝nvidia顯卡驅動。

編輯文件blacklist.conf

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件最後部分插入以下兩行內容

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

更新系統

sudo update-initramfs -u

重啟系統（一定要重啟）

驗證nouveau是否已禁用

lsmod | grep nouveau

沒有信息顯示，說明nouveau已被禁用，接下來可以安裝nvidia的顯卡驅動。

按ctrl+alt+f1進入文本模式

sudo service lightdm stop

sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run

不要安裝opengl，不然即使安裝成功，也會出現循環登錄的情況（至少本人碰到了這樣的情況）。

不要安裝/usr/local/cuda的符號連接（這一步可選）

sudo service lightdm start

最後把cudnn的頭文件拷貝到/usr/local/cuda-8.0/include下面，庫文件拷貝到/usr/local/cuda-8.0/lib64下面

設置環境變量文件.bashrc或profile

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:#LD_LIBRARY_PATH

更新環境變量

souce /etc/profile

安裝完成。

接下來就可以安裝tensorflow, caffe, mxnet深度學習框架了。

ubuntu 16.04安裝nVidia顯卡驅動和cuda/cudnn踩坑過程