公司經過一番思慮之后，終于決定引入深度學習，慶幸自己終于可以在GPU上去跑數據集了，真是興奮的幾天睡不著覺。跑訓練之前，搭建深度學習環境至關重要，所以這一篇小編就來記錄一下自己搭建環境的全過程。
鑒于公司軟件環境都是基于windows的，所以小編還是安裝了雙系統，Ubuntu 16.04 + windows 10。安裝雙系統之后還是不免踩到很多坑，這里不得不提在 windows 10 中安裝 GTX1080 驅動的時候，會出現驅動與該系統無法匹配的錯誤，這里一定要注意先更新 windows 升級到最新版本才能安裝顯卡驅動。這里不詳說雙系統安裝過程，如有問題，可以給小編留言。
1. 安裝Ubuntu 16.04
從Ubuntu官網?下載64位版本：Ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso
在 windows 下制作Ubuntu USB安裝盤，具體方法可以參考：UltraISO軟件怎么制作ubuntu系統U盤啟動鏡像 ，之后通過 bios 引導u盤啟動安裝 Ubuntu 16.04 系統：
1）如果雙系統的話，安裝 windows 10 前先將系統盤分成兩個主分區，一個安裝 windows 10，在安裝 Ubuntu 16.04 時就可以選擇alongside windows 10 那個選項，會自動幫你分配 ext4 和 swap 兩個分區安裝 ubuntu，ext4是系統分區，swap是擴展分區。當然也可以選擇手動去分配安裝 ubuntu 的 ext4 和 swap 分區，ext4 注意掛載在 “ / ”根目錄下。
2）安裝完畢后 ubuntu 分辨率很低，可以手動修改grub文件：
sudo gedit /etc/default/grub
# The resolution used on graphical terminal
# note that you can use only modes which your graphic card supports via VBE
# you can see them in real GRUB with the command `vbeinfo’
#GRUB_GFXMODE=640×480
# 這里分辨率自行設置
GRUB_GFXMODE=1024×768
sudo update-grub
3）安裝SSH Server，這樣可以遠程ssh訪問這臺 GTX1080 主機：
sudo apt-get install openssh-server
4）更新Ubuntu 16.04源，用的是中科大的源：
cd /etc/apt/
sudo cp sources.list sources.list.bak
sudo vi sources.list
把下面的這些源添加到 source.list 文件頭部：
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
最后更新源和更新已安裝的包：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
2. 安裝GTX1080驅動
安裝NVIDIA驅動 367.27
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
回車后繼續:
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
之后重啟系統讓GTX1080顯卡驅動生效。
3. 下載和安裝CUDA 8.0
首先到CUDA官網?下載CUDA8.0安裝包
此處注意要下載runfile版本，而不是deb，deb中沒有 GTX1080
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --tmpdir=/opt/temp/
這里可能會報錯，沒有temp文件，那就在opt中先創建一個temp文件夾
sudo mkdir /opt/temp??
運行cuda安裝之后會顯示more（0%），這時千萬不要像我一樣傻等，要一直按空格鍵，進度條就會增加直到100%后會有一堆選項，此處一定要注意問你是否安裝361這個低版本的驅動
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
一定要選n，否則之前安裝的GTX1080驅動就白費了。
Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit:? accept?
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62? (y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: 回車
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location [ default is /home/textminer ]: 回車
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Installing the CUDA Samples in /home/textminer …
Copying samples to /home/textminer/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now…
Finished copying samples.
......
Logfile is /opt/temp//cuda_install_6583.log
安裝完畢后，再聲明一下環境變量，并將其寫入到 ~/.bashrc 的尾部:
gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
最后再來測試一下CUDA，運行：
nvi
4. 安裝cuDNN 5.1
首先到Nvidia官網下載cudnn5.1 安裝包，下載cuDNN v5.1 for CUDA8.0
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ldconfig
這樣深度學習主機環境就配置完成啦，如果你想感受一下GPU給你帶來的快感，你可以根據yolo官網，配置一下yolo的gpu模式，放入一段視頻，yolo幫你打開視覺新體驗！
視頻轉GIF后畫質不那么好了，但是流暢感還是有的，第一次跑起來的時候感覺超酷的！
如果有什么疑問可以留言小編哦！
