前言
这两天把实验室服务器给装成了Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.0，本来以为应该没什么问题，结果那折腾得……不说了，都是泪。具体Caffe，Tensorflow，Mxnet的安装教程已经很多了，我这儿就不说了。本文主要想说说Nvidia驱动和Ubuntu桌面冲突的问题，当时为了解决在网上找了一圈，始终没能解决我的问题，所以这儿特意写篇博客，权当做个记录，希望能给遇到同样问题的人提供一点微小的帮助。
环境
一切关于配置的问题不声明环境都是耍流氓
系统：Ubuntu16.04 64bit
显卡：Nvidia GFoce GTX TITAN X
驱动：nvidia 375.20
软件版本：cuda8.0 + cudnn5.0
问题声明
在ubutnu上配置cuda时需要安装nvidia的驱动，所以在安装了驱动后出现了进入Ubuntu循环登录的问题。
问题解释（大概）
以下属于我的猜测
一般而言我们安装的ubuntu 的显示器并没有接到nvidia的显卡上，而是使用了intel的集显。我们安装驱动其实只是想将我们运算的显卡的驱动更新，结果都给搞了，所以产生了冲突。当然，也可能时opengl产生的冲突。
Nvidia驱动正确安装过程
找到适合的正确的驱动
去@L_301_5@下载
卸载掉原有驱动
sudo apt-get remove –purge nvidia*
安装驱动
进入命令行界面
Ctrl-Alt+F1
给驱动run文件赋予执行权限
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run
安装(注意 参数)
sudo ./NVIDIA-linux-x86_64-375.20.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files
重启，并不会出现循环登录的问题
禁忌
- 安装CUDA时一定使用runfile文件，这样可以进行选择。不再选择安装驱动，以及在弹出xorg.conf时选择NO
- 不要使用ubuntu设置中附加驱动中驱动
提醒
- cuda安装时会将源文件装在
/usr/local/cuda-8.0下，然后会创建一个/usr/local/cuda的链接，所以在安装tensorflow设置cuda和cudnn路径以及拷贝cudnn文件到cuda文件夹下时，注意使用真实的路径 - 在安装了cuda之后再安装nvidia驱动,可能这和网上“流传”的教程有些出入，但是长得帅的人都这样做了，换句话说，这样做的话会避免出现一些奇怪的问题。比如：tf安装好了出现的缺少libcuda.so.1
再结合各个框架官网的安装教程，相信大家会拥有一个好的开发环境了。那么让我们开始好好调教系统吧。
以上。
