前幾天的GPU機器終于到貨，配置了3張1080Ti顯卡，詳細配置清單文章可以看這里5700刀打造3卡1080Ti深度學習機器。本文為配置GPU深度學習機器的詳細教程，包括顯卡驅動安裝，GUDA、CUDNN安裝，深度學習框架安裝等等，請按此教程從頭一步一步設置，過程中遇到所有問題都可以在這些步驟中找到解決方案，最折磨人的就是環境配置，這次因為secure boot的問題導致驅動失效，郁悶了兩三天……因此分享自己的經歷，讓大家少走彎路。
總體流程
安裝Ubuntu16.04及顯卡驅動
安裝CUDA、CUDNN 英偉達GPU加速框架
安裝深度學習環境
一、安裝Ubuntu16.04及顯卡驅動
安裝ubuntu16.04系統就不詳細解釋，網上有相關教程，可以點這里，建議選擇語言為英文。
這里詳細說明顯卡驅動安裝流程：
安裝顯卡驅動的大致流程為：進入命令行終端 --> 禁用lightdm桌面服務 --> 安裝驅動 --> 啟用lightdm桌面服務 --> 重啟進入BIOS關閉secure boot --> 重啟電腦
最重要的步驟為：重啟進入BIOS關閉secure boot，此步若不操作，驅動將不會起效！
ubuntu系統安裝完畢后，啟動時會進入X桌面，可以用U盤將所有提前下載好的驅動、CUDA安裝文件、CUDNN安裝文件、anaconda3安裝包等等文件拷貝到電腦中。
鍵盤上按下
ctrl + alt + F1，進入命令行模式。ubuntu有命令行模式和X桌面模式，安裝驅動必須在命令行模式進行。禁用X桌面服務，命令行輸入：
sudo service lightdm stop，此命令將關閉桌面服務，現在已經不能進入桌面模式（重啟電腦會重啟桌面服務）。禁用nouveau驅動。ubuntu默認使用自帶的nouveau驅動，在安裝NVIDIA驅動前，要先禁止nouveau驅動，詳細命令教程請點擊這里，參考當中的“禁用nouveau驅動”部分。
教程截圖：
5.添加ppa庫，通過ppa安裝顯卡驅動，注意不要從NVIDIA官網下載顯卡驅動，直接通過ppa安裝即可：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-381
由于本機顯卡為GTX 1080Ti，截止到2017年7月7日，該顯卡最新穩定版驅動版本為381.22，因此安裝nvidia-381驅動。
安裝驅動過程中，若提示各種操作，一般都按accept同意。如果某一步提示你是否Disable Secure Boot，選擇ok，進行禁用secure boot。這時會要求你設置密碼，直接輸入12345678，再輸一次確認。安裝成功后，再次輸入sudo apt-get install nvidia-381，會提示已經安裝驅動。
但此時輸入nvidia-smi會提示無此命令，驅動沒有安裝好。這個提示是正常的，因為我們實際上還沒正式在BIOS禁用secure boot，現在先可以忽略這個警告。
二、安裝CUDA
緊接著上一部分，我們可以預先下載好CUDA安裝文件在桌面模式時放進電腦，下載地址點這里，請務必下載runfile文件（后綴為.run），不能是其它文件。
或者可以用wget進行下載：
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run
下載完畢后，輸入:
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run，進行CUDA安裝。
安裝過程中會提示你進行一些確認操作，首先是接受服務條款，輸入accept確認，然后會提示是否安裝cuda tookit、cuda-example等，均輸入Y進行確定。但請注意，當詢問是否安裝附帶的驅動時，一定要選N！我們在第一部分已經安裝好最新的驅動，附帶的驅動是舊版本的而且會有問題，所以不要選擇安裝驅動。
稍等片刻等待安裝完成，這個時候可以使用此鏈接的教程，測試CUDA是否安裝成功。截圖如下：
最后是配置環境變量，此步很重要，不配置環境變量系統將無法知道CUDA是否被安裝：
輸入：sudo vi /etc/profile，在底部插入以下兩句話：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后按esc鍵，按下“:wq”（注意不包含雙引號，記得要包括冒號），然后回車退出。
最后輸入：source /etc/profile，使設置生效。
以上步驟可以參考這篇文章：安裝配置 Ubuntu 14.04 + CUDA8.0 + cuDNN v5 + caffe
三、安裝CUDNN
CUDNN是NVIDIA用于加速深度學習的模塊，裝完CUDA之后就要裝這個，可以預先在其它電腦下載完畢，然后復制到本機中解壓。下載地址為：NVIDIA cudnn
注意要先注冊NVIDIA賬號，按確認條款后才能下載。
進入CUDNN存放的文件夾，輸入：
tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
CUDNN就這樣安裝完畢，現在重啟lightdm服務，可重啟桌面模式：
sudo service lightdm start
最后可以重啟電腦了，馬上進入第四步，禁用Secure Boot！
四、禁用Secure Boot【重要！】
ubuntu16.04有個重要的特性，就是如果需要安裝第三方顯卡驅動（NVIDIA的就是第三方顯卡驅動），就必須在BIOS中禁用“安全啟動”模式（secure boot），否則第三方顯卡驅動將無法被啟動！
當第三部分結束后，輸入sudo reboot重啟電腦，電腦重啟的那一刻，按下F2或者DEL鍵進入華碩的BIOS，這里只以華碩X99-E WS主板為例，其它主板請參考各自進入BIOS的方式。
此步驟可以直接觀看YouTube上的視頻，Disabiling ASUS Bios Secure Boot，國內的朋友請翻墻觀看，這里截了部分圖用于說明過程。
1.進入BIOS，點擊BOOT（啟動）菜單欄，往下選擇“Secure Boot”：
2.進入Secure Boot界面后，光標移動至“OS type”，選擇為“Other OS”：
然后點擊“Key Management”，進入界面。
3.選擇“Clear Secure Root Keys”，刪除安全啟動密鑰，刪除后就能禁止secure boot。
按下yes或comfirm，確認刪除：
4.按下F10，確認保存設置并重啟電腦：
成功禁用secure boot之后，重啟就能回到X桌面，Ctrl + Alt + T，調出命令行，輸入nvidia-smi就能看見驅動信息：
恭喜你！已經成功安裝顯卡驅動和CUDA！你還可以輸入nvcc -V來查看CUDA版本。
五、安裝Anaconda
anaconda是一款python集成安裝軟件，里面包含了所有機器學習所需要用到的庫，而且各種設置都自動設置妥當，無需人工安裝其它依賴，請務必使用anaconda，否則手動配置環境的過程將會相當漫長痛苦！
anaconda的歷史版本安裝包可以在以下鏈接找到：Anaconda installer archive，這里選擇Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh，在本文寫成（2017年7月7日）之時，tensorflow最高只支持python3.5和python2.7，因此選擇此版本。
命令行cd到安裝包存放地址，輸入：Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh安裝anaconda，一路輸入Y，確認操作就行。
配置環境變量，命令行中輸入：sudo vi ~/.bashrc
在底部插入以下這一句：
export PATH=/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH
然后輸入：source ~/.bashrc，使設置生效。
可以輸入conda list python查看python版本，其它詳細命令可以查看以下鏈接：Anaconda使用總結
六、更換pip源、conda源和apt-get源
在使用apt-get安裝ubuntu系統軟件，或者使用pip或conda命令安裝第三方python包時，由于鏡像都在國外服務器，國內的朋友使用這些命令安裝時會相當慢，因此需要更換這些鏡像為國內鏡像。
1.更換pip源：
cd到根目錄，命令行輸入：sudo mkdir .pip，新建一個名為“.pip”的文件夾。
創建pip配置文件：sudo vi ~/.pip/pip.conf，在vi界面中插入以下這句話：
[global]
index-url = https://pypi.douban.com/simple
然后按esc鍵，按下“:wq”（注意不包含雙引號，記得要包括冒號），然后回車退出。
即可把pip源更新為國內豆瓣鏡像，可參考這篇文章：pip 更換軟件鏡像源。
2.更換conda源
除了可以pip安裝之外，也可以使用conda install xxx來安裝第三方python包，要更換為國內鏡像，創建配置文件：
sudo vi ~/.condarc
加入以下幾句：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
然后按esc鍵，按下“:wq”（注意不包含雙引號，記得要包括冒號），然后回車退出。
3.更換apt-get源
直接看這里：Ubuntu 14.04 更換阿里云源
備份舊版本：
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak #備份
修改文件：
sudo vim /etc/apt/sources.list
在底部加入以下語句：
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse
保存退出。
七、安裝深度學習框架
1.安裝keras：
pip install keras
2.安裝tensorflow-gpu版本
pip install tensorflow-gpu
3.安裝ssh
我們使用其他windows電腦來連接這臺服務器，就要通過ssh進行連接，教程可以看這里：Ubuntu16.04安裝openssh
安裝ssh服務：
sudo apt-get install openssh-server
編輯配置文件：
sudo vi /etc/ssh/sshd_config
找到：PermitRootLogin prohibit-password，注釋掉此項
添加：PermitRootLogin yes
執行命令：sudo service ssh restart
4.配置jupyter notebook
jupyter notebook是一個基于web的編程交互界面，我們主要使用jupyter來進行算法測試、模型建模，jupyter notebook在安裝anaconda的時候就已經安裝了，這里我們需要配置一些參數，使得我們用其它電腦連接這臺主機的時候，可以在網頁上打開這臺主機的jupyter notebook。
詳細教程可以看這篇文章：遠程訪問jupyter notebook
這里提醒一點，如果發現用Xshell或putty連接到GPU主機后，命令行輸入：jupyter notebook，然后在瀏覽器上輸入：“GPU主機的IP地址:8888”，若發現無法打開，則有可能是防火墻問題，禁止了jupyter的端口，可以在防火墻中通過端口，點擊看這篇教程：Ubuntu默認防火墻安裝、啟用、配置、端口、查看狀態相關信息
安裝防火墻：
sudo apt-get install ufw
開啟端口：
sudo ufw allow 8888
重啟后若發現還是不行，那就有可能是因為你設置了網絡代理，這時候要在你的瀏覽器設置取消全局代理：
上面的所有教程能解決jupyter notebook的設置問題，若還出現問題，請從頭再查看一遍此部分教程。
八、設置開機啟動進入命令行模式
我們要使用其他電腦來遠程連接這臺主機，就要設置開機進入命令行模式，設置只需一句命令，網上其它有關修改gurb的教程都不適用于ubuntu16.04：
sudo systemctl set-default multi-user target
重啟后就能直接進入命令行模式了。
九、所有下載鏈接總結
十、常見問題解答(TODO)
后面會寫出一些在配置過程中出現的一些問題，請關注或收藏本文，后面會補全此部分。
