libsdl1.2debian (= 1.2.15-10) 但是 1.2.15-10+rpi1 正要被安裝

                 依賴: libasound2-dev 但是它將不會被安裝  1.0.28-1+rpi1 

                 依賴: libglu1-mesa-dev 但是它將不會被安裝  libglu-dev

通過一系列的嘗試後，我搜到的可行的方法有一個，那就是手動刪除當前的包，然後按照error裡的需求將新的包依次安裝所需求的版本。因為害怕我這樣做後，原有的pytorch和cuda會因為包被改變，而再次出現依賴問題，我決定重新安裝。

一.ubuntu 16.04系統的安裝 

裝系統請靠自己，linux安裝真的是點一下玩一年裝備不花一分錢（一鍵到位），你需要注意的是在分配磁碟空間的時候找一下教程，看看應該怎麼分配空間。

二.nvidia顯示卡驅動安裝

首先明確自己的顯示卡是什麼型號，如果你是雙系統的話，你可以在windows系統上看下配置，或者你可以直接在linux的命令列裡輸入：

lspci | grep -i vga

我本人的顯示卡是Nvidia GTX 960m，所以在官網下載：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

下載完成後：

在terminal輸入：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在開啟的文件內的最後一行輸入：

blacklist nouveau

接著在終端輸入：

sudo update-initramfs -u

重啟系統，然後按 Ctrl+Alt+F1，進入文字頁面

在中斷輸入：

sudo service lightdm stop

然後進入你下載顯示卡驅動的目錄，我的目錄是Documents裡，所以我cd進入這個目錄，然後執行：

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files 

注意注意注意，一定要輸入上面的-no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files，很多部落格沒有加，

可能會導致編譯出錯，所以建議一定要像我說的這麼寫！

安裝完成後重啟電腦: 

reboot

至此如果沒有出錯，那麼恭喜你，你的驅動安裝成功了！

三.安裝CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive在這裡下載CUDA8.0的版本

下載成功後進行cuda的安裝

首先更改許可權：

sudo chmod 777 cuda_8.0.xx_linux.run

然後編譯：

sudo  ./cuda_8.0.xx_linux.run

注意！！！在安裝過程中，它會問你是否安裝nvidia的顯示卡驅動，一定要選擇no！其他的全選yes即可。切記切記，不然你上一步安裝的nvidia顯示卡驅動就會被覆蓋了。

接著輸入：sudo gedit ~/.bashrc，開啟配置檔案

在最後加入下列程式碼

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

至此，配置成功！

四.CudNN下載與配置

首先去官網進行下載 https://developer.nvidia.com/cudnn

下載後解壓，解壓後文件夾的名字預設是cuda

執行以下命令，進入cuda 下的include目錄：

cd cuda/include

然後進行復制貼上： 

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

接著回到cuda目錄：cd ..
進入lib64目錄：cd lib64

繼續複製貼上：

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

完成！你會發現cudNN的配置僅僅需要做的就是複製檔案和貼上檔案。

五.Opencv安裝

進入官網下載3.1.0版本的sources檔案 ：https://opencv.org/releases.html

下載完成後進行解壓，進入解壓的資料夾，接著輸入：

mkdir build
cd build

sudo apt install cmake
sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

然後開始編譯：  

sudo make

可能的錯誤：hdf5.h: No such file or directory

解決方法：參考這篇文章，你需要修改一些配置檔案http://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/52037121

上面的編譯成功後，安裝：

sudo make install

六.安裝pytorch

最愛pytorch了，安裝一直很簡單很輕便： 

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
python setup.py install
pip install torchvision

你可以測試一下是否成功安裝：

python

import torch

如果沒報錯，則成功！注意，請退出torch的資料夾再進行測試，不然會報錯！（官方回覆）

七.安裝caffe

去github上下載原始碼：https://github.com/BVLC/caffe

解壓後進入caffe資料夾，執行以下的命令：

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

sudo gedit Makefile.config #開啟Makefile.config檔案

注意，以下的修改是針對與我上文所寫的版本號所一致的，如果你與我的不一致，以下的修改不一定適用於你的配置，所以我推薦所有安裝的版本號都與我的一致，這樣保證萬無一失！！！

將
#USE_CUDNN := 1
修改成： 

USE_CUDNN := 1

將
#OPENCV_VERSION := 3 
修改為： 

OPENCV_VERSION := 3

將 #WITH_PYTHON_LAYER := 1

修改為 WITH_PYTHON_LAYER := 1

將 

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 

因為我們是是ubuntu16的系統，所以以上的修改是必要的。

接著,修改makefile檔案
開啟makefile檔案，做如下修改：
將：
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替換為：

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

再在終端輸入：

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.6 /usr/local/lib/libcudnn.so.6 && sudo ldconfig

以上，所有的修改都完成了，我們接著進行編譯：

sudo make all

完成後，我們測試一下

sudo make runtest

如果沒有錯誤，則表示安裝成功！