0、版本資訊：

GPU：P100

顯示卡驅動：nvidia-384 (cada9.0要求驅動版本至少384)

cuda: 9.0 +cudnn7.1.3+Anaconda 3.5.1 + tensorflow1.8.0

安裝tensorflow1.8.0、keras、mxnet(gpu版)、pytorch（gpu版）、caffe(gpu版)。

1、安裝驅動顯示卡驅動

sudo apt-get install nvidia-384

測試：nvidia-smi,顯示顯示卡資訊

2、安裝cuda

a)下載官網cuda9.0:

b) 安裝sh檔案

sudo bash cuda*.sh

注意：第二步驅動Graphic Driver 選擇不安裝。

(對於桌面使用者如出現問題，則將lightdm關閉後重試：$ sudo service lightdm stop，

ctrl_alt+f1進入tty1,輸入使用者名稱、密碼;在tty1下：sudo bash cuda*.sh,完成後按ctrl+alt+f7回到圖形介面,

如已關閉lightdm則重新啟動：$ sudo service lightdm restart)

c) 新增環境變數

將以下兩行新增到 ~/.bashrc，並source ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

d) 測試：nvcc -V ,顯示cuda的版本資訊。

3、複製cudnn

b) 解壓：tar -zxvf cudnn**.tgz

c) 複製：

sudo cp cuda/include/cudnn.h  /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn*  /usr/local/cuda/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h  /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4、安裝Anaconda

a) 下載Anaconda3.5.1，若官網下載，可去清華軟體源、pypi下載。

b) sudo bash Anaconda**.sh

注意：預設路徑可以換，一定要把anaconda加入Path路徑。VSCode下載太慢，可以不裝，根據自己需求。

(若上面沒有選擇加入bashrc,則需要自己手動加入環境變數：在~/.bashrc檔案最後新增

export PATH="/home/ai/anaconda3/bin:$PATH")

c) 測試：終端下輸入python，檢視python版本資訊是否為Python3.6.4，系統預設為2.7。

             或者輸入 jupyter notebook，看是否能開啟。

5、安裝tensorflow_gpu

(問題：需要先更新pip版本    sudo chmod 777 /home/ai/anaconda3

                                            pip install --upgrade pip )

a) 下載離線tensorflow_gpu1.8.0**.whl離線包

pip install tensorflow_gpu**.whl。

b) 測試：

python 

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

輸出結果為列印tensorflow版本資訊：1.8.0.

6、安裝mxnet GPU版

a) pip install --pre mxnet-cu90 -i https://pypi.douban.com/example

b) 測試：

import mxnet as mx

from mxnet import nd

x = nd.array([1, 2, 3], ctx=mx.gpu())

結果：[1 2 3] <NDArray @gpu(0)>

7、安裝pytorch GPU 版

a) conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch

   注意：如下載網路問題，根據下載連結和版本資訊，去連結地址下載相應版本離線包，

            conda install 離線包。

b) 測試：import torch

              print(torch.cuda.is_available())

    結果：True.

（參考：https://blog.csdn.net/qq_19784349/article/details/78780011）

8.安裝OpenCV

a) pip install opencv-python

b)測試：import cv2

9.安裝keras

a) pip install keras

b) 測試：import keras

10、安裝 caffe

連結：https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/80436160

(注：也可以在anconda中安裝：conda install caffe-gpu, 因需要下載好的包，大概900M故未安裝,沒有嘗試是否可以)

10、刪除不常用軟體

apt purge unity-webapps-common
apt purge thunderbird totem rhythmbox empathy brasero simple-scan gnome-mahjongg aisleriot gnome-mines cheese gnome-sudoku transmission-common gnome-orca webbrowser-app landscape-client-ui-install

apt purge deja-dup

若刪除系統自帶辦公軟體(換wps的話可以解除安裝) ，apt purge libreoffice-common

11、安裝搜狗輸入法（伺服器上未安裝，桌面版自己安裝沒有問題）

a) 下載搜狗離線安裝包

b) sudo dpkg -i sougou**.deb

    sudo apt install -f (查詢依賴關係，若上一條安裝命令提示有問題，則執行此條命令再重新執行安裝命令)

c) system setting ------ Language Support --------keyboard input method system ------- fcitx，  

   一般在桌面環境下需要登出再登入，才會顯示搜狗輸入法。

   （若不登出終端執行 fcitx -r，未測試此法。）

12、安裝pycharm

a)  官網下載community版離線包

b）解壓 tar -zxvf  pycharm*.tar.gz -C ~
c) sh ./pycharm* /bin/pycharm.sh
d) 建立圖示
    (1) 在桌面建立一個檔案：pycharm.desktop
    (2) 編輯這個檔案，新增以下內容（Exec是sh檔案位置(以自己實際檔案為主)，icon是圖示檔案位置，修改兩處）：
[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=Pycharm
Icon=/home/mark/pycharm-community-2017.3.3/bin/pycharm.png
Exec=/home/mark/pycharm-community-2017.3.3/bin/pycharm.sh
MimeType=application/x-py;
Name[en_US]=pycharm

    (3) 右擊這個檔案，把允許作為程式執行給選擇上，雙擊這個桌面檔案，這個檔案就從文字圖示，變成了程式圖示。
    (4) 開啟終端，cd到桌面，然後把這個檔案複製到系統APP目錄裡面，這樣在系統程式裡面就可以找到了

         sudo cp pycharm.desktop /usr/share/applications/

13、安裝chrome瀏覽器

a) 下載穩定版離線包 google**.deb  ( https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb)

b) sudo dpkg  -i  google**.deb

    sudo apt install -f

  /usr/bin/google-chrome -stable

14、安裝某些缺失包：

pip install xgboost lightgbm

(更新++)