深度学习框架搭建 Ubuntu16.04+CUDA+Anaconda4.2+Python3.5+keras+TensorFlow gpu+cuDNN

ps:教研室没有做深度学习的师兄，所以一切靠自己，重装Linux3次，折腾了一个星期，把整个安装过程搞清楚了，这里说一句，百度或者Google到的基本都用不了，首先你可以看看发表日期，而深度学习框架的几部分基本是不断更新的。后面我会说明白，我遇到的坑。由于安装好了之后就抓紧做项目了，所以没有及时截屏存储，但是核心的问题，印象太深刻~

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PC华硕飞行堡垒(i5-6300+8G+GTX960M+4G显存)，双系统win10+ubuntu

第一步.安装Ubuntu16.04 LTS 64位(32位系统可以装，但是会有不匹配的问题，因此我重装了一次Linux)

a.EasyBCD安装（baidu）

b.U盘安装（baidu），我使用的U盘安装

一般都可以顺利安装，电脑华硕飞行堡垒，i5+8G+960m(4G).用U盘安装

1.先用bios选择启动首选U盘之后f10保存

2.会出现卡在进入Ubuntu系统界面，不要等了直接重新强行重启，进入grub界面选择install Ubuntu按e不要按回车，进入编辑模式，在倒数第三行处加找到quiet splash，在后面空格接着输入 $vt_handoff acpi_osi=linux nomodeset，再F10，然后会进入安装界面，稍作等候;这个时候界面的分辨率是不正确的，而且不能更改，这个是正常的，等安装了N卡驱动就正常了，如果窗口显示不完全，可以安装alt+鼠标左键就可以拖动大窗口了。进去之后的操作和正常的安装ubuntu操作差不多。

3.由于N卡驱动问题在安装结束后应该是进不了系统的~~~找到quiet splash，在后面空格接着输入 $vt_handoff acpi_osi=linux nomodeset，再F10（我的电脑这个时候quitesplash后面已经有了$vt_handoff，那只需要在后面输入剩下的字符就OK了），大概要等3-5分钟左右，不要着急，然后可以进系统了.

 

第二步.百度Keras中文文档--->打开Keras安装指南（Linux），就可以按照按照官方的步骤安装了

第三步.最重要的一步！！官方安装好后，终端运行

pip install --upgrade tensorflow-gpu

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这时候就可以用了，真的完全够了，我居然画了一周时间走弯路，如果有问题，就对应去Stack Overflow找。当然可能按照官方的安装都会出现很多问题，但是多数都是版本问题，下面把我遇到的坑给大家绕弯路：

1.最大的难题安装TensorFlow-GPU，我尝试过自己做安装包，在JAVA的框架下，但是可以明确的告诉大家，没用。

2.安装过程会遇到需要下载很大的安装包的问题，这里给大家一个捷径谷歌or百度：proxychains代理安装使用，速度直接起飞巅峰10几M.

3.安装Ubuntu有时候EasyBCD并不管用，所以找个空U盘安装才是王道，分分钟重装也是极好的。

4.别妄想使用TensorFlow CPU除非你只是想看看深度学习，然后就丢弃

5.这一切都有windows版本，但是由于服务器都是基于Linux的，所以趁早学学Linux

6.安装CUDA的时候会提示，有两种安装方式，用runfile

7.cuDNN不是可选，应该是必备！

8.安装好后，你可能还会安装很多包，可以去百度一下python包的安装方式，还有Ubuntu中安装命令的类别，比如opencv用conda省事省力

9.网上的安装好之后的测试的方法反正我没有用的上对的，我推荐一种最直接的，找一个小程序，只要是keras可以用就可以，打开run-configure-consule中选择第二个Execute a new..然后run，你就可以看到你GPU型号，运行显存，这个时候安装已经妥妥的了。

10.希望大家都用不到这一步，遇到重装linux的时候一定看好磁盘分区，最好对应原来的分区直接覆盖清空，不要手抖。。因为可能把windows系统也清空，就很惨..

目前没有遇到过什么问题，有一次没有原因的不能进入系统，不显示Ubuntu。。。不显示登录界面，最后的问题就是显卡驱动，需要在文本模式删除显卡驱动，然后进入系统就好了，可能会存在中文不显示的情况，都是菱形，不要慌，那也是对的，从自带的修复中运行就可以进入登录循环的界面，然后进入文本在根据百度教程卸载驱动，进入系统一切正常，我把驱动卸载了，依然可以正常运行。笑脸。

大家有问题可以截图留言，看到我会回复的，那种很多年前的教程就不要看了，真的伤。