刚开学一个月，因为各种原因，前前后后装了有3遍Caffe而且每一遍都是不同的错误，而后安装了Pytorch框架。折腾了很长时间，记录下这些坑！！
因为框架GPU什么的都是需要的所以先说公共的部分，先说Pytorch框架的安装。
我的百度云分享：http://pan.baidu.com/s/1gfMU5zl 密码：qp6f
这是文件夹里所包含的文件，除了显卡驱动需要自己根据自己显卡的版本从官网下载，其他均可在百度云本地下载。
1.显卡驱动的安装
首先需要去Nvidia官网下载显卡驱动:
选择适合自己显卡的，本机是GTX 970，所以就以GTX 970 为例。选择完型号和平台以后：
直接下载就行了。
下载完的.run文件，在该文件所在目录下打开终端，输入：
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run -no-x-check -no-nouveau-check-no-x-check : 我在安装过程中不加这句有遇见报错，Drivers X severice wrong, 说X服务已经开启而不能安装，所以要关闭 X 服务。
-no-nouveau-check ： 这个是为了保险起见，以为有的重装系统后会默认是nouveau驱动，这个驱动不禁止的话会有一系列问题。
2.禁用nouveau
首先输入下面的命令来创建一个名字叫blacklist-nouveau.conf的关闭文件：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf然后再这个空白文件中输入下面指令后保存退出：
blacklist nouveau options nouveau modset=0下面可以来检验是否正确禁止了nouveau驱动：
sudo update-initramfs -u
sudo lspci | grep nouveau如果输入以后什么都没输出，那么就说明禁止成功了。
sudo reboot3.CUDA 8.0安装
首先要先去NVIDIA官网去下载相关的CUDA，但是我看最新的CUDA版本好像只有16.04及17.04版本的了，14.04版本的没有了，所以大家也可以点击这里下载（我的百度云分享：http://pan.baidu.com/s/1gfMU5zl 密码：qp6f）
官网下载的话要选择runfile(local)的那个。选择在你下载好的cuda_8.0.44_linux.run文件目录下输入：
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run输入以后可以看见左下角有一个more(0%)，相当于一个安装协议，需要我们手动往下移（直接按q就可以跳过了），一直移到more(100%)时，会有：
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit:在后面输入accept就行了。
第二个问题是
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64.384.90
(y)es/(n)o/(q)uit:这个问题因人而异，我也看博客是说因为CUDA和显卡版本是有想对应的，所以建议先禁止Nouveau驱动以后直接安装CUDA，然后再这个问题上回答yes,系统会自动下载匹配的显卡驱动，当然了，我是先安装的驱动，再安装的CUDA，不过没有出现进不去界面的问题。如果需要则回答yes,如果是先安装的显卡驱动那就直接no就好了。
后面的问题就一路yes就可以了。
安装完成了要在profile文件中添加环境变量：
sudo gedit ~/.bashrc在文件末尾写入：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64/:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:/usr/local/cuda/bin:$PATHFinally:
source ~/.bashrc
以上CUDA8.0就安装完成了，下面是验证安装是否成功：
找到 /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 文件夹下输入：
sudo make
./deviceQuery输出很多信息，就像下图一样，最后一条显示是 Result = PASS 就说明安装成功了。
4.cudnn 安装
首先我们要下载cudnn的压缩包名为：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，然后可以手动解压，也可以依次输入：
sudo tar xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd ~/Downloads/cuda/lib64 #若报错，说明路径和我的不一样，就改为cuda下面lib64文件夹的路径就可以了
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
cd ~/Downloads/cuda/include #若报错，说明路径和我的不一样，就改为cuda下面include文件夹的路径就可以了
sudo cp *.h /usr/local/include/
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.10
sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig
5.PyTorch 安装
由于ubuntu自带的默认python版本是2.7的（可以直接在命令行中输入python+回车查看），而python3才是未来发展的趋势，python2和python3在某些小细节上面还是有些许不一样的，所以想安装python3.5的：
首先是要把默认的Python从2.7换成3.5,先下载Python3.5
sudo apt-get install python3
aliaspython = '/usr/bin/python3' python --version这样基本就可以了，直接会输出当前的python版本。
然后按照官网的提示输入命令，可是因为当时在更换python版本以及更新pip版本的过程中做了很多尝试，导致了一些小错误，折腾了好一会，直接输入并没有很顺利的安装完成，第一次是pyyaml文件有问题，第二次是numpy安装总报错。很坑的是修复一个问题你就需要重新输入，文件又要重新下载，一个torch的wheel文件就是接近500M，所以大家可以直接点击http后面的那个网址直接将wheel文件下载到本地，这样就 sudo pip install torch-0.2.0.post3-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
避免每次都要下载的问题了。
pyyaml没有找到这个文件直接：
sudo apt-get install pyyaml如果报错的是需要额外下载一个库：
sudo apt-get install libyaml-cpp-dev然后可以直接百度pyyaml，去它的官网下载zip文件，名为：PyYAML-3.12.zip，手动解压，进去目录下运行：
sudo python setup.py install然后就可以了。
numpy的问题也是一样的处理方式，直接百度numpy，去它的官网找到报错的numpy，ubuntu版本的安装whl,文件，再 sudo pip install numpy-1.13.3-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
安装完成后最后再到下载的torch的wheel文件夹下pip install 就可以顺利安装了.
sudo pip install torch-0.2.0.post3-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
sudo pip install torchvision—————————————-更新内容————————————————
(当我在另一台电脑上再次安装一个3.6版本python的Pytorch时，按照上述步骤出现了以下错误：
可以看见版本报错，我输入的命令将sudo去掉，变成官方要求的：
pip install torch-0.2.0.post3-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
pip install torchvision就可以正常安装了。
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安装完以后进入Python编译环境输入：
import torch
import torchvision没有报错就说明Pytorch安装成功了！
Ps: 我们在安装显卡驱动的时候关闭了x service，等到我们安装完以后想进入，nvidia-setting去看我们的GPU的相关信息，可能会报错，告诉你需要root ‘nvidia-xconfig’，这个时候我们只要：
sudo nvidia-xconfig然后重启就行了！
小彩蛋：
1.安装terminal快捷方式：
sudo pip install nautilus-open-terminal
sudo reboot2.当安装whl 显示 * is not support on this platform时可以：
python
import python
print(pip.pep425tags.get_supported())就会出现一个tuple，里面包含了所有合法的格式组合，可以对照着下载。