[机器学习实战] Ubuntu 16.04 + NVIDIA 384 + OpenCV 3.1.0 + CUDA 8.0 + cuDNN 5.1 踩坑记录

适合人群：在配置坑中苦苦挣扎的暴躁父老乡亲。

请安定一下自己的内心，放几首舒缓的音乐，朗读一下经典诗词，会对你有所帮助的。该篇并非完整教程，寥寥数字，仅作为我的踩坑之记录，经验之梳理，坑之多，数不胜数…

Ubuntu 16.04

分区

比较常用的方案：

挂载点/：主分区；安装系统和软件；大小为30G；分区格式为ext4；

挂载点/home：逻辑分区；相当于“我的文档”；大小为硬盘剩下的; 分区格式ext4；

swap：逻辑分区；充当虚拟内存；大小等于内存大小；分区格式为swap；

/boot ：引导分区；逻辑分区； 大小为200M ；分区格式为ext4；（我在这里遇到一个坑，建议空间足够的话设置大一点，后期linux升级内核可能会有很多冗余，导致boot分区不足出错，解决办法请见“ubuntu boot空间不足的解决方法

”这个坑了我好久…）

查看和删除内核命令：

dpkg --get-selections | grep linux-image
sudo dpkg --purge linux-image-4.10.0-28-generic
sudo apt-get -f install
sudo apt autoremove --purge

关于分区还有其他方案，这篇文章说的不错，“http://www.jianshu.com/p/f229cf403836”。

安装 NVIDIA 384 GPU驱动

经验就是不要直接用CUDA里的显卡驱动，先安装对应版本显卡驱动，然后安装CUDA时不要选择安装驱动。

通过run文件装驱动踩了很多坑，需要禁用nouvea，还要进入纯命令行停止X服务。参考：http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518

踩过坑后，发现一种最最方便省心的方案，不需要上述操作，直接apt安装，用四个命令：

sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-384（自己的版本）

CUDA 8.0 & cuDNN 5.1

这里一般不会出问题，用 CUDA 的run文件安装就好，值得注意的有两点：

一开始我用的最新的CUDA 9.0，出现了问题，经查是版本太高，改用8.0版本就OK了，这里我也懵懵的…

cuDNN 由于我新手操作混乱，软链接经常出问题找不到so文件之类，时常把链接关系搞明白就好。

可参考：Ubuntu 16.04 下 CUDA 8 + cuDNN 5.1安装

OpenCV 3.1.0

这里没遇到太大问题，参见：

ubuntu16下opencv3.1.0安装

测试opencv是否部署成功