U盤安裝Ubuntu16.04LTS：

2）在磁碟管理器中壓縮出給ubuntu的空閒空間，確保該空間為未分配。我的筆記本是128gSSD+1tHDD，win10作為主系統放在SSD中，ubuntu裝在HDD中，其中對HDD壓縮了100G空間。

4）重啟電腦，按F2進入BIOS設定。

5）進入Configuration選項，將SATA Controller Mode選為ACHI，（不選的話，在安裝ubuntu的時候讀不出硬碟）。進入Security選項，將Secure Boot選為disabled。進入Boot選項，確認Boot Mode為UEFI，並且USB Boot為Enabled。如果U盤已經插入將Boot選項下U盤啟動挪到第一位，按F10儲存重啟會直接進入U盤系統；如果U盤未插入需要直接按F10儲存重啟，然後按F2進BIOS將U盤啟動挪到第一位。

6） 此時應該已經進入Ubuntu試用系統，可以進行分割槽設定。根據容量大小找到剛才在Win10下壓縮出的空閒空間，並對該空閒空間進行分割槽。（UEFI+GPT與Legacy+MBR不同的是：不用掛在/boot，而要選擇EFI），分割槽情況參照https://blog.csdn.net/demonliuhui/article/details/77483523. 我的提供參考，/  10G， /usr 25G   /home 55G,

安裝完成之後Ubuntu無法啟用wifi，解決辦法參照點選開啟連結，我使用的是方法二.

安裝中文輸入法，參照點選開啟連結安裝ibus輸入法，注意在步驟中安裝完ibus-pinyin之後需要重啟，才能繼續下一步。安裝完成之後拼音輸入法開啟欄模糊音（correct pinyin），解決辦法為切換到ibus-拼音模式下，開啟首選項(Preferences),在pinyin mode中將Enable correct pinyin的勾去掉，然後終端執行ibus-daemon -drx

安裝nvidia驅動，在系統設定軟體更新中附加驅動會自帶nvidia384驅動。

安裝cuda8.0，參照點選開啟連結（可安裝9.0版本）

安裝cudnn6.0，參照點選開啟連結，這裡需要注意cudnn官網給的對應cudnn7版本，但是之後安裝tensorflow-gpu時會有問題，參照點選開啟連結cuda8.0對應cudnn6，cuda9對應cudnn7.

安裝tensorflow-gpu，sudo pip install tensorflow-gpu==1.2.0,我這裡安裝的是1.2.0的版本，更高階的版本不被支援

安裝opencv3.4.1，參照點選開啟連結，其中在cmake的時候有可能會在download ippicv_2017u2_lnx_intel64_20170418.tgz 會卡住，這個包下載失敗的話，需要手動在github下載ippicv_2017u2_lnx_intel64_20170418.tgz，cp到opencv3.4.1/.cache下，然後重新cmake。

pip下載網速慢，參照點選開啟連結

安裝caffe，參照點選開啟連結，編譯完記得在/etc/ld.so.conf中加上${CAFFE_ROOT}/build/lib

git下載慢，參照點選開啟連結

最近用caffe訓練某些模型時發現容易發生Check failed: status == CURAND_STATUS_SUCCESS (201 vs. 0)  CURAND_STATUS_LAUNCH_FAILURE（隨機數生成失敗）， 查閱資料有人說NVIDIA版本不對，有人說CUDA版本不對，折騰過解除安裝CUDA8.0重灌CUDA9.0對應CUDNN7.1，結果還是一樣。最後參考https://github.com/BVLC/caffe/issues/5195和https://github.com/NVIDIA/DIGITS/issues/1400將重灌CUDA8.0對應CUDNN5.1， 問題解決！！!

更新：CUDA9.0 和 CUDNN7.0.4 也能解決caffe隨機數生成失敗的問題。