废话不多说了，直接说安装步骤和遇到的问题： 一：首先当然是要把驱动下载下来啦。我的电脑是NVIDIA的，所以自然先要访问其官网：http://www.geforce.cn/drivers       根据你自己的显卡型号，选择相应的显卡，进行下载勒，下载下来的是一个.run 的文件。   二：OK，接下来就是安装编译环境：gcc、kernel-devel、kernel-headers   （当然，

最近在公司做深度学习相关的学习和实验，原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑，速度实在太慢，主机本身性能太弱，独显都没有，物理安装Ubuntu也没多大意义，所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验，这台主机平时是用来跑HTC VIVE的，现在归我用了o(*≧▽≦)ツ。 原本以为整个一套安装下来会很顺利，一路火花带闪电的就完成了，没想到刚开始就掉坑了，然而这仅仅是悲

之前在一个不支持Cuda的电脑上配置了faster-rcnn，走了很多弯路，不过最终demo还是运行出来了。因为CPU运行速度太慢，故在支持GPU的电脑上重新配置。 经过两天坚持不懈，终于在Ubuntu14.04系统上将faster-rcnn 成功配置。过程中踩过无数个坑，遇到很多错误，幸运的是这些错误都解决了，因此撰写该博客记录faster-rcnn的配置过程，以及对配置过程中遇到的错误提供解决

1.本教程对应的环境 system：ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso cuda：cuda_8.0.44_linux-16.04.run cudnn：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz caffe：https://github.com/BVLC/caffe 2.安装ubuntu-16.04 略。安装基本更新。 sudo apt-get update

折腾了两天系统安装和配置，简单的记录一下。 1.Ubuntu16.04安装 1）先去官网找到对应的版本，我这里安装的是Ubuntu16.04 ltx版本，下载地址为：https://www.ubuntu.com/desktop。 2）下载好后，找一个U盘，用ultroiso制作启动盘，具体办法百度google网上一大堆。 3）关机，重启，按F12或者del进入bios设置boot顺序，我电脑是f1

折腾了两天总算是能跑起来了，当初是想装tensorflow的，但是装着装着发现theano比较好装，现在能跑theano，先看看这个，过段时间再折腾tensorflow。 一、NVIDIA驱动及cuda8.0安装 最开始的时候看网上的教程都是要先安装NVIDIA驱动，但是装完重启电脑后会一直再登录界面循环。 最后发现其实cuda里面有NVIDIA的显卡驱动，所以直接装cuda就好了。 然后有一点也

this part records the process of installing opencv and caffe on ubuntu 16.04 with gtx1080 gpu. Installing ubuntu16.04 since we didn’t succeed in installing ubuntu14.04 on this server, so we installed

1 测试环境&软件准备 硬件： Dell T430 Nvidia GTX 1080 软件： Ubuntu 16.04 x86_64 cuda8.0 cuDNN（5.1） 前提：系统，显卡驱动等都已经安装好。 2 安装cuda     点击上述链接，下载cuda（注意与显卡兼容的版本）。最好下载.run文件，因为在安装cuda的时候，会自动给系统安装显卡驱动，而我们先前在装显卡的时候，已经安装好了最

全程基本参照[1] 问题一 安装ubuntu16.10后鼠标停在左上角 解决：根据[1]安装显卡驱动 问题二 Error: unsupported compiler: 6.2.0. Use --override to override this check. 解决：sudo ./cuda_6.0.37_linux_64.run -toolkit -samples -silent -override

一、 准备工作 1. 首先下载英伟达驱动，下载地址。根据自己的系统以及显卡型号选择驱动，笔者下载的是NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.run 2. 下载CUDA，下载地址。笔者选择的是CUDA8.0，目前1070和1080好像只支持8.0。其他显卡的也可以选择CUDA7.5. 3. 下载cudnn，下载地址。要填写一个小问卷，很快的。根据自己选择的CUDA版本选择cudnn版本

系统之前为WIN10, 后为了学习深度学习，更换显卡为GTX1070，搭建深度学习环境 安装ubuntu16双系统显示ubuntu ESRT header is not in the memory map等问题。 解决方法： 1、.先进BIOS禁用独立显卡，即在VGA选项处选择Intel驱动，而不要选择NVIDIA，进入安装ubuntu系统。 2、重启电脑，在开机启动项（GRUB菜单选择处）画面按

zed 支持的环境 ubuntu 16.04 LTS opencv3.1 cuda 8.0 一. 安装ubuntu 16.04 略 二. 安装cuda 8.0 官网下载对应操作系统ubuntu16.04, 64位系统，选择deb离线包进行下载。 首先卸载所有系统自己安装的 nvidia 驱动和第三方的GPU驱动。 禁用可能导致问题的开源驱动，编辑/etc/modprobe.d/blacklist.

转载网址：http://www.tuicool.com/articles/JvUvQjZ 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统，直接安装 Ubuntu16.04，从 ubuntu官方 下载64位版本: ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso 。 在MAC下制作了 Ubuntu USB 安装盘，具体方法可参考: 在MAC下使用ISO制作Linux的安装USB盘 ，之后

转载链接：http://blog.csdn.net/frank_zrh/article/details/52298909 一、需要预先下载的东西 1.        GTX1080的Linux驱动（run文件） 2.        Install-OpenCV-master（最好先下载好对应的OpenCV版本，修改相应的脚本省时间） 3.        Cuda8.0文件（run文件） 4.   

这两天在笔记本(神舟Z7M-SL7D2)下安装ubuntu16.04, 执行ubuntu安装程序时，经常会在最开始选择语言的界面时鼠标键盘无响应，死机概率30%。 安装完成后，点重启按钮也会导致系统无响应，死机概率(99%)。 启动系统后输入密码登录无法显示桌面，鼠标键盘无响应，死机概率(90%). 前面两种死法，还能忍受，但第三种不能忍啊。 反复尝试失败后，感觉似乎ubuntu对这个型号的显卡支

Xubuntu 16.04下安装nvidia显卡驱动 最关键的：两行代码 + 更改BIOS，搞定！ 两行代码 sudo ubuntu-drivers devices 找到被 recommanded 的驱动的名字（比如是nvidia-379） sudo apt-get install nvidia-379 然后更改BIOS。这一步是针对安装了新的驱动之后，其签名无法通过 UEFI 硬件安全模式的签名

fork from : https://astrail.com/guide/ Install Ubuntu 14.04 partition: swap: ~16 GiB /: ~100 GiB /home: the rest grub: use default setting Attention, if you cannot enter tty1-6: sudo gedit /etc/defaul

一、准备工作 a.  ubuntu系统安装。交换空间选择逻辑分区，根目录选择主分区。为防止安装显卡后黑屏，初步选用英文版本系统安装。 b. 显卡驱动和cuda8.0安装文件。 2. 禁止集成的nouveau驱动 （1）Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau，它是第三方为NVIDIA开发的开源驱动，我们需要先将其屏蔽才能安装NVIDIA官方驱动。  将驱动添加到黑名单blacklist.

一、硬件与环境 显卡：GTX 1080 系统：Ubuntu 14.04 CUDA：cuda_8.0.44_linux.run（一定是下载这个） cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。GTX1080显卡必须用cuDNN-8.0-V5.1版本，不然用 caffe 跑模型

0.检查gpu，系统版本和内核是否支持，一般没问题。 部分计算机需要在BIOS中关闭secure boot 如果出现黑屏问题，请看这里 1.gcc和g++调整：安装cuda对应的gcc和g++并进行软链接，本教程cuda对应4.8 sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get update sudo apt-get