deepin15.5搭建深度學習環境,CUDA8.0

不需要Ubuntu那麼折騰的方法，所有的都是一鍵安裝，不需要下載安裝包,用Ubuntu方案折騰好久沒成功

安裝NVIDIA驅動

兩種方法:

商店安裝

1. 在深度商店直接下載深度顯示卡驅動助手程式 (不要使用命令安裝，命令安裝沒有介面不方便)
2. 安裝驅動(等待驅動助手好了就行)
3. 切換為Nvidia獨顯方案（不要使用大黃蜂方案，因為深度學習太不方便了，需要切換顯示卡，直接用獨顯省的麻煩）

切換後需要重啟系統，會需要很長時間，千萬彆強制關機，卡住按按回車就好了，然後會出現一個3D動畫是測試顯示效果的，直接確認就重啟了。

重啟進入系統輸入:
安裝nvidia-smi

sudo apt-get install nvidia-smi

輸入nvidia-smi檢查是否安裝成功（因為我們用的直接是獨顯，所以不要加optirun），出現顯示卡型號溫度等資訊就說明安裝成功了

命令列安裝

不需要安裝大黃蜂方案
直接安裝源內閉源驅動包

sudo apt-get install nvidia-driver #安裝驅動包

如果以上命令不能正常安裝驅動，請終端執行：

ubuntu-drivers list  #檢測合適的驅動包

然後使用如下命令安裝對應的驅動包，例如檢測的結果為nvidia-legacy-340xx-driver

sudo
 
 apt-get install  nvidia-legacy-340xx-driver #安裝驅動包

其他步驟和商店安裝一樣

安裝CUDA

1. 安裝配置gcc,g++
   因為cuda版本原因，cuda8之前都只支援g++-4.8,gcc-4.8
   

   降級gcc,g++,並建立軟連線

sudo apt install g++-4.8 gcc-4.8
cd /usr/bin
sudo rm gcc g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
sudo ln -s gcc-4.8 gcc

1. 下載CUDA開發工具，官方源就是CUDA 8.0的

sudo apt install nvidia-cuda
 
-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-nsight nvidia-visual-profiler

1. 測試安裝是否成功,在終端輸入

nvcc -V

顯示CUDA的版本，就說明安裝成功了。(最近NVIDIA網站備案問題下載不了驅動和CUDA了，這個方法都不用下載)

安裝深度學習加速器 cudnn

1. 下載cudnn的安裝包(大家直接百度雲盤搜尋，NVIDIA網站掛了，等會我可以上傳一波百度雲)。
2. 直接解壓，隨便放在那裡
3. 把解壓出來的cuda/include的所有東西複製到/usr/include,cuda/lib64所有東西複製到/usr/lib中
   在終端上編輯如下程式碼：

cd cuda/include
sudo cp *.h /usr/include 
cd ../lib64 
sudo cp libcudnn* /usr/lib

這樣cudnn就安裝完成了

安裝Tensorflow-gpu版

pip install tensorflow-gpu==1.4 (注意)cuda8.0只支援TensorFlow-gpu 1.4版以下的

python
>>> import tensorflow as tf
>>> sess=tf.Session()

如果正確顯示顯示卡資訊說明安裝成功了

參考