為了跑pytorch，在本本上安裝ubuntu雙系統和cuda驅動，踩了很多的坑，前前後後遇到各種問題，參考了很多大神們的教程。因此打算總結一遍，也希望幫後來者減少麻煩。

剛開始屁啥也不懂，參考了部落格http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183的教程。該部落格中提到的NVIDIA官方教程同樣非常重要。基本上是以官方教程為主（畢竟是官方給的說明書，再長還是耐著性子看了下去。。），部落格教程為輔，順順利利安裝成功。

主要分以下幾點需要注意的：

1、檢查是否有可使用cuda的GPU：$ lspci | grep -i nvidia。有返回則OK。

2、檢查Linux版本是否支援：$ uname -m && cat /etc/*release。

3、檢查gcc資訊：gcc --version，返回gcc資訊。

4、檢查是否安裝了kernel header和package development：uname -r指令可以檢視kernel版本資訊

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)用於更新安裝對應版本的kernel header和package development。

5、禁用nouveau：在終端輸入指令lsmod | grep nouveau。如果有返回則需要禁用nouveau：

在/etc/modprobe.d中建立檔案blacklist-nouveau.conf，並在其中輸入：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0。

開啟終端，輸入指令sudo update-initramfs -u。

這時候再輸入lsmod | grep nouveau，如果沒有返回則表明已經禁用。我測試的時候，仍然有返回，這時重啟計算機後再次輸入，發現已經成功禁用。

以上步驟可以根據NVIDIA官方提供的教程CUDA 官方安裝文件下載 一一核對。

這時根據上面提到的部落格中提供的連結：CUDA 下載連結下載對應的runfile安裝檔案。

開始安裝，alt+ctrl+F1，進入text mode。

輸入sudo service lightdm stop，關閉圖形化介面。

進入到*.run的下載目錄，sudo sh *.run開始安裝。

其中需要注意的，openGL不安裝，其他根據預設項或是選yes。

安裝完成後，sudo service lightdm start。

alt+ctrl+F7，回到圖形化介面。輸入密碼登入。如果不出現迴圈登入的情況，基本上是安裝成功了。

檢查/dev目錄下有沒有nvidia*一系列檔案，如果沒有則按照官方文件上新增。我安裝的時候沒有發現，也不知道怎麼新增，不過似乎不影響使用。

新增環境變數：終端輸入sudo gedit /etc/profile。在最後輸入

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

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

在終端輸入env，檢查是否將環境變數新增進去。到此，cuda的安裝就告一段落。

安裝完畢後的檢查工作：

1、檢查NVIDIA Driver是否安裝成功。終端輸入cat /proc/driver/nvidia/version會輸出NVIDIA Driver版本號

2、檢查cuda toolkit是否安裝成功：終端輸入nvcc -V檢視cuda的版本資訊

3、嘗試編譯cuda提供的例子：切換到例子存放的路徑，預設路徑為~/NVIDIA_CUDA-*_Samples。然後在終端輸入make。

如果出現錯誤，則會提示。否則將會進行編譯。整個編譯時間很長，十幾分鍾也是要的，所以耐心等待。

上述參考部落格後面還有執行生成的二進位制檔案，太複雜了，我也沒管。也沒影響使用。

接下來開啟終端，輸入python，import torch, torch.cuda.is_available()。看到返回的True，內心無比激動

在第一次使用cuda執行Tensor時，需要編譯較長的一段時間：a=torch.Tensor([1])， a.cuda()。我一開始以為出bug了，這麼簡單的Tensor等了好幾分鐘。後來耐心等待後，可以正常使用。以後每次都挺快的。

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後來按照《深度學習入門之pytorch》上教程，安裝cudnn後，發現cuda驅動不能使用了。。按照原方法安裝，報錯為the driver installation is unable to locate the kernel source.根據一些教程和官方說明書，在後面使用'--kernel-source-path' flag來指定kernel source發現仍然不行。

最後採取瞭如下的方法：首先alt+ctrl+F1進入text mode，sudo service lightdm stop。

接下來解除安裝之前可能存在的驅動sudo apt-get --purge nvidia*。

接下來的安裝指令很關鍵，但是也只有短短一行：sudo apt-get install nvidia-(此處狂敲tap)，尋找想安裝的版本

耐心等待之後，sudo service lightdm start，輸入密碼，成功登入，沒遇到任何問題。

原目錄下仍然有cuda9.1（我原先安裝的版本）的路徑，以及新的路徑。以防萬一對環境變數/etc/profile進行修改。cat /proc/driver/nvidia/version，也有返回值。似乎問題已經解決了！！

這時，見證奇蹟的時刻到了：

perfect！

可以愉快地學習pytorch了！