Q：为什么会写下这个博客呢？
S：因为我自己搭配了三四次环境了，每次都会出现不同的bug，从最初的两周，到最后的一天就可以搭完环境。对这个流程比较熟悉了，希望写下来对搭配环境的同学有所帮助。
注：本博引用了很多其他博主的博文，在正文直接插入其链接，表示引用。
首先，下载Ubuntu系统和制作U盘，以及如何装系统。看下面这个链接：
https://morvanzhou.github.io/tutorials/others/linux-basic/1-2-install/ （莫烦python）
1、下载Ubuntu
进入https://www.ubuntu.com/download/desktop下载Ubuntu系统。
下载18.04就好了。（大概1.9G）
2、制作U盘
进入下面这个链接：https://rufus.akeo.ie/
选第一个下载就好了。
安装好 Rufus 之后, 按照下面步骤。（1）打开 Rufus；（2）插好你的 U盘；（3）Rufus 会在 “Device” 这个地方显示你的U盘。
注：如果没有显示你的 U盘名字, 点击它, 会有下拉菜单, 然后选你的 U盘。
在“Partition scheme and target system type”选“MBR partition scheme for UEFI”。然后在“Create a bootable disk using”后面点击那个图标, 选择你下载好的类似于这样 Ubuntu-18.04-amd64.iso的文件。其他的不用管，直接点击start。
可能会遇到上面这种情况, 说要你再下载一个文件才能运行, 请放心下载。之后你会看到这个窗口, 然后点击那个“Recommended”选项, 最后点“OK”就行。
进度条跑完，U盘就这样做好了。拔出来就可以装系统了！！！
3、装系统
把U盘插在电脑上，重启电脑，通常你需要修改一下电脑的启动项顺序“BIOS”。（也就是在开机的时候疯狂按F2或者F10或者F12，这个要看电脑牌子）进去以后会看到类似与下面的界面。进入boot，然后选择用U盘启动，然后过一会儿会出现下面这个界面
中间有一步是要你连接wifi，连接wifi以后安装Ubuntu就能自动帮你装上一些额外的东西啦。
接着，你要有个抉择，是想装个双系统呢？还是想清除之前的系统，然后电脑里只有Ubuntu 系统。
注：如果是要做双系统，那么会进入下面界面：（就是简单的分区）
只需要拖动中间的分割线就能分配空间大小了. 然后确定安装就好。
然后安装就好了，安装成功后会选择时区，设置账号和密码。然后就完事了。
然后重启，重启的时候把U盘拔掉。（装好后记得把你的BIOS启动顺序调回来。不然他又跳到了安装界面。我没有做这一步）
做一些准备工作，参考以下链接：
https://blog.csdn.net/hymanjack/article/details/80285400
1、更新源
找到Software & Updates，将源更新为阿里云的源。
在Other Software里将Canonical Partners勾上。
然后手动更新一下：
2、安装搜狗输入法
然后去这里 下载64bit的程序，我的是：sogoupinyin_2.2.0.0108_amd64.deb。
下载好以后直接双击此文件，安装就好了。
此时，需要重启！！
点击Show Applications（就是屏幕左下角那九个点），找到Fcitx Configure，点击进入。
点击“加号”，进去下图。
把框框中的对号去掉，然后搜索里写“sogou”进行搜索，找到了，选中点ok就好了。
3、装视频播放器
先安装解码器：
注意：这个装完以后会跳出来一个协议，然后按一下tab键，点击“ok”，选择“yes”就可以继续下一步了。
安装完成后，可以在桌面右上角的设置里面，选“详细”，选择视频和音频的默认播放器。也可以点击Show Applications（就是屏幕左下角那九个点），找到该软件。然后单击鼠标右键，可以把他新增到活动界面。
上图这些都可以不出错的安装完成。
Ubuntu18.04深度学习GPU环境配置，参考这个链接。
1、英伟达显卡驱动安装
第一步：如果不是重新装的系统，就要把旧的驱动删掉；如果是新装的系统，就不用管了。
第二步：禁止自带的nouveau nvidia驱动。我的电脑原本是没有这个文件的，所以需要先创建这个文件的。
在终端执行：
sudo touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
上面的命令不行就输入下面这个：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
反正会跳出一个文档：在里面输入下面的内容就好了（这一步不会操作慎重！！！）
然后保存，关闭就好了。
然后更新配置文件，在命令行输入：
第一次装：这个时候最好不用重启，因为怕重启了会开不了机！！！
第二次装：这时候要重启的，如果不重启就无法更新，说不准自带驱动没有被禁用呢。
重启以后执行 lspci | grep nouveau查看是否有内容，没有内容说明禁用成功，继续下一步就行。
第三步，添加Graphic Drivers PPA
查看合适的驱动版本：
然后会出现下图中的情况，
然后选择驱动的版本，这里最好选择被推荐的396.
然后通过下面的命令进行安装：
安装完了后，会跳出一个协议，然后点击tab键，选择“ok”，然后跳出一个需要输密码的东西，输入“12345678”八位密码就好，然后二次确认密码。
然后重启：
这一步很重要很重要！！！在重启的时候会出现蓝屏，这时候不是等到自动开机，或者选择continue，而是按下按键，选择Enroll MOK，确认后再下一个选项中，选择continue，然后输入安装驱动时设置的密码（输入密码时候是不会显示出来的，输完直接按回车就好了），即“12345678”，然后开机（reboot）
安装完后，通过如下命令检测是否安装成功，如果成功会显示如下图所示。
出现这个样子的时候，显卡驱动就安装成功了。
2、cuda9.0安装
第一步，在官网上下载run 文件，如图所示，选择合适run文件
官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1704&target_type=runfilelocal
第二步，安装依赖库。在下载完成后在运行这个run文件之前先安装依赖库
第三步，gcc降低版本。CUDA9.0要求GCC版本是5.x或者6.x，其他版本不可以，需要自己进行配置，通过以下命令才对gcc版本进行修改。（在ubuntu18.04里面，GCC应该是7.x的版本，所以要降低版本）
通过命令替换掉之前的版本：
然后通过下面命令检测一遍：
如果是下图这样的话就没问题了。
第四步，安装cuda。
运行run文件。会出现下面这个错误。
意思就是找不到这个文件，这时候就要注意了：这是因为没在一个路径里面，下载的run文件是在download下面，所以要在这个路径下安装cnda。要按照下图来操作（新建一个tab终端）。
下面教如何进入Downloads这个目录：（如下图）
注意：ls是看当前目录下有哪些子目录；
Pwd是查看当前的目录；
cd /home/deeplearning/Downloads就可以进入Downloads这个目录，就可以开始下面的操作了。
这里插播两个小链接链接1、链接2，这两个链接中有一些操作小命令可以学习。
观察到上面的run文件变成了绿色，就可以安装了！！！
如果实在不行就再下载下面的这些依赖包。
然后再安装。实在不行就重启好了。
第五步，环境配置。
完成以上的步骤以后一定要进行环境的配置。按步骤输入一下命令：
会弹出一个可写的配置文件，在末尾把以下配置写入并保存。
下图就是环境配置时弹出来的窗口：
然后点“save”保存，×掉就好了。
最后执行
然后重启！！！
注意：在下载cnda的时候有四个补丁没有下载，所以也没安装，如果后续出了bug，再下载安装。这个和cuda.run文件的安装路径一样。下图就是这四个补丁。对了，补丁也在cuda官网下载。
3、cudnn的安装。
我是按照这个链接的教程走的。
第一步，下载合适的cudnn。进入官网链接注册下载，要下载合适的安装包，因为我的CUDA 是9.0的版本。
（注：我下的是7.3.1，毕竟他这个太老了）
下载好是保存在Downloads这里的。
第二步，下载结束后，将压缩包进行解压缩。
然后，在Downloads/文件夹内输入如下命令，将CUDNN拷贝至CUDA的目录中（注，CUDNN无需安装）：
执行下面的命令就好了：
如上所述，我的这里有四个文件的，具体的如下面两张图所示：
对前面两张图说明：就是先进入Downloads这个目录，然后进入我下载的cudnn这个目录，然后接下来的命令就是将CUDNN拷贝至CUDA的目录中。
第三步，cuda测试。
进入samples文件夹，一般在home目录下
编译完成后，进入：
使用bandwidthTest测试：
在usr/local/cuda-9.0中输入nvcc -V
会出现：
我的实际操作如下图所示：
（注意：cd是回到主目录的意思）
4、anaconda安装
从清华镜像下载ancaonda，我下载的是Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh和Anaconda2-4.4.3-Linux-x86_64.sh
将目录调整到Downloads下，输入下面的命令进行安装。
安装过程中回车 和“yes”就完事了。
最后出来下面这个图。
看到这些信息说明已经安装完成。
根据信息“For this change to become active, you have to open a new terminal.”（要使这个更改生效，必须打开一个新的终端。）这句话提示，需要在新的终端窗口使用anaconda，打开新的终端，查看相应的版本信息
重启！！！
然后打开Jupyter Notebook
打开 notebook 的方法非常简单，只需在终端输入：
然后浏览器跳出下图这个：
这就说明好了。
5、下载pip、pip3和python3
sudo apt install python-pip
sudo apt install python3-pip
发现pip2和pip3都在系统里面，没在anaconda里面，所以取个别名：
alias pip2=/usr/local/bin/pip2.7
alias python2=/usr/bin/python2.7
alias pip3=/usr/local/bin/pip3.6
alias python3=/usr/bin/python3.6
6、安装TensorFlow和Keras 安装
首先确定要安装的tensorflow的版本，因为它和cuda是配套的。请看下面链接：
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978
然后安装tensorflow：先根据这个链接把下载源改成aliyuan，要不然用国外的源太慢了。
然后安装tensorflow：
pip install tensorflow-gup==1.8.0（我是这个版本）
pip3 install tensorflow-gup==1.8.0（我是这个版本）
下面这些是第一次不成熟安装的坑
执行下图中的命令：
发现安装tensorflow的时候会报错，意思是安装超时了，那是因为没有用阿里云的源下载，所以很慢，所以会超时，这时候就要把下载格式改成阿里云源（上网搜索pip阿里云关键词）
然后下载了博客上推荐的tensorflow，发现运行会出错！！！那么这个问题很严重啊！！！就相当于没装啊，那现在怎么办呢？？？？
哦哦哦，后来，我们后来终于发现了这个问题
原来是tensorflow和cuda的版本不兼容！！！你说傻逼不傻逼！！！
后来我们卸载了之前费了好大力气装的tensorflow
（用 pip install tensorflow-gpu 查当前安装的tensorflow的版本；；用pip uninstall tensorflow-gpu***卸载此版本的tf）
然后报错！！！？？？（吗卖批）
报错原因>>importerror：No module named cv2
这时候要解决这个烦人的问题！！！那么看我下面的手法：
pip install opencv-python
然后从python3转到python2就好了
Vim ~/.bash
Vim ~/.bashrc 注释python3就好了
好了，到这里大概就可以跑出程序了，如果再出错的话，就自行百度错误吧！！！毕竟老夫也不是很全能的。
亲，最后想不想自己写文件呀？我手把手教你呀！
Vim sis.txt (自己要写的文件)
Balabala开始自己写了
写完了以后
按esc停止编辑 按shift+：wq（这个表示写入并退出）