chmo 777 Document

這裡Document是一個資料夾，資料夾中還有好多子檔案，可以發現執行了這條指令以後，其子資料夾的許可權並沒有改變。

要想改變其子資料夾的許可權，應該執行

chmod -R 777 Document/

ubuntu desktop的英偉達CUDA安裝網上教程很多，具體過程就是：禁用第三方英偉達顯示卡開源驅動nouveau；重建核心；下載cuda toolkit run檔案（toolkit自帶顯示卡驅動，無需另外安裝）；切換成tty模式；sudo sh 執行run檔案；重啟完成。

注意：上述安裝過程依賴 gcc g++ make三個linux下的開發工具若沒有就需要安裝（ubuntu server預設沒有這三個工具，需要單獨安裝） 

sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install make

詳細過程：

sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最後新增
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb
對於16.04版本而言，大多數時候只需要blacklist nouveau即可

sudo update-initramfs -u    重建核心並重啟

 
lsmod | grep nouveau   沒有輸出說明正確

sudo sh 執行run檔案即可

安裝過程中會詢問是否安裝openGL，這個最好去掉，以免出現迴圈登陸的情況！（實際從9.1toolkit之後已經修復）

建議：最好直接安裝CUDA toolkit，因為它是含驅動的！有些時候單獨下載驅動可能無法匹配CUDA版本，所以，一個CUDA toolkit解決了很多問題，我看網上很多人對linux安裝顯示卡驅動和CUDA寫了很多，大多數裡有很多無用功，安裝本是一件很簡單的事情，不要把它搞複雜了，當然對於比較老的顯示卡，可能非常麻煩，我曾經拿到一塊麗臺FX1300，安裝過程及其坎坷，只能在ubuntu10上使用。對於大多數顯示卡來說，你根本不用擔心。

此外，還有一個問題：如何判斷自己的顯示卡支援的CUDA版本？注意，這個問題很多人忽略了，以為只要支援CUDA的顯示卡都支援任何版本的CUDA toolkit，這是錯誤的。英偉達這樣的廠商不可能長久支援某個型號的顯示卡，對於早就退市的顯示卡，英偉達只是有限支援一下，對於新版本的CUDA還是不要想了，如果你注意windows下的cuda toolkit安裝過程，你會發現，第一步就是驗證硬體，很多老顯示卡無法通過驗證。言歸正傳，我在另一篇文章中詳細說明了如何判斷顯示卡支援CUDA最高版本：

記錄一次Python下Tensorflow安裝過程，1.7帶GPU加速版本

大家可以仔細讀一下同樣適用於linux，可以說這是最優解決方案了。