一篇笔记式的文章。
是一个GTX 1060的雷神电脑
虽然也有Server，不过暂时没去玩。
我2017年用TF做Faster RCNN的时候用的TF1.0, CUDA8, CUDNN5.
现在更新起来出了libcudnn包的版本问题，解决了一下不好搞，懒得解决，直接重装了系统。
首先是重装ubuntu，我的mac不方便烧u盘，借了个window，烧好ubuntu 16.04.
开机按住f2，进入boot项，把u盘调到最高优先级(priority).
save changes and restart之后 进入install ubuntu。
直接抹掉了之前的东西。
然后安装过程中 要断网！（不然给我安装其他驱动，然后安装完成之后黑屏）
安装好了系统之后安一下搜狗 pinyin，chrome。
然后反正我的电脑刚刚安装好是不能通过fn来调节亮度的，setting里面也没有。。。
我先在setting-software updates里面找到additional driver，把x-driver换成了Nvidia 的driver，我的gtx 1060卡是384。
然后再通过网上那种改grub为vendor的方法，这样就可以用fn调节亮度了。
安装系统大概就是这样了。
然后安装cuda
我用的local deb方法安装，运行
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
这一句的时候提示我差锁钥，按照terminal提示加上就行了，然后
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
然后vim ~/.bashrc设置环境变(如果不是cuda9.0版本，下面要记得改版本)
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
然后source ～/.bashrc
nvcc --version可以看cuda版本
接下来安装CUDNN7.0.5
官网下载压缩包，然后解压，解压好了之后是一个叫cuda的文件夹。
把里面的lib库添加到之前cuda的目录下面，假设我现在在cuda(cudnn的解压包)文件夹下面
sudo cp ./include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include
sudo cp ./lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
关于更新软链接，有的人做了有的人没有，貌似没更新只会有warning。
更新软链接（同样下面版本注意看清楚）
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.7.0.5
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
好吧我本来想用anaconda的pyhton环境的，但是我怂我还有各种ddl我怕出问题。
所以用了ubuntu的自带python3.5
安装一下pip3
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
直接pip3安装TF
pip3 install tensorflow-gpu==1.5
安了1.5版本，不敢太高 万一又要我更新cuda就GG了
然后弄个spyder3做ide，就可以开始穷人的深度学习了。
