折腾如下：
如果遇到开机点不亮的情况，先排除法，最小系统开机，即只用一个内存条，CPU，核显亮机。一般翻车都翻在内存条和显卡上，重新插拔，注意金手指。 安装系统前记得格盘，换主板最好也全部重做系统，在WIN10安装时候，直接diskport命令下clean，然后convert gpt
WIN10 UEFI模式安装，推荐使用软碟通(ultraiso)这个软件，正版一个才30块钱，西安的公司，国产良心，买一次终身使用（太好用了我不是广告，支持正版）。这是MSDN的WIN10ed2k链接，1607版本的，貌似是十周年纪念版，我重装N次一直都用的它，感觉挺稳的。 安装教程在WIN10吧有一个很稳的UEFI引导+GPT分区模式安装原版win10的帖子，激活码可以万能的淘宝，销量多的店还好挺负责，重装了激活码如果翻车找客服还给你电话激活，确实原版。正经的原版系统现在并买不起啊。。。 ofiice365正版双十一时候微软官方商城打折都到99rmb一年了，一般淘宝200左右？支持正版！ WIN10系统的CUDA和cuDNN安装很easy了，下载安装包一路点点点，cuDNN解压后复制到CUDA对应安装目录即可。
Ubuntu 我依然是软碟通做镜像UEFI安装，安装前进主板bios，把Fast boot , secure boot全关了，UEFI only （避免翻车）然后开机选boot，U盘启动，熟悉的黑白界面选安装～一路English，安装第三方软件，我不联网，给计算器起名字，然后好像到了选分区了。一般是先WIN后Ubuntu的，这时候硬盘应该有给Ubuntu留好的未分配空间。我习惯给WIN扔三个120G的盘，剩110多的给Ubuntu，WIN的前面有些引导什么的几百兆的不用管，格式是ntfs的都是WIN的地盘，一般的都是dev/sda,nvme的比较特殊清一色的nvme01np1酱的，不要方看到free space，右下角点+开始分区，/boot 先来，我直接扔1G，/根目录，扔50G好了，swap么，因为我这个是ssd，没事擦擦写写硬盘好像也不太好，直接就给16G吧跟内存一样了。剩下的都给home。OK，INSTALL，时区只要在中国境内都是shanghai。 一般不出什么幺蛾子，直接一会儿就提示你重启了，按照这样的安装模式开机过了bios可选界面后就是一个紫红色的grub选择，默认Ubuntu第一个，WIN第三，上下键选了敲回车就OK进系统。Anaconda3.6+TensorFlow1.0+CUDA8.0+cuDNN5.1+Opencv3.2..
NVIDIA的10系显卡到重启后开机基本翻车，假翻。因为Ubuntu不兹次10系驱动，目前遇到过两种情况，以前的微星b150i重启后直接说不支持当前时序，啥都没有给你个大黑屏，这样情况就先换核显折腾吧。现在的华硕z170i倒是还不错，一副WIN没打驱动的样子分辨率低的感人（要啥自行车，好歹能亮不是 不要方，解决方法有很多，我喜欢这个方法 因为是新装的系统，也没啥旧的nvidia驱动了，不过还是卸载一个？
sudo apt-get purge nvidia*然后干掉Ubuntu自带的nouveau nvidia驱动，刚装的系统木有vim ，gedit这个图形的还不错嘛
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf打开后把这些复制进去
blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0保存 ，更新一个
sudo update-initramfs -u接着重启，使用下这个命令看看nouveau有没有被干掉
lsmod | grep nouveau好了如果没了很好，进入纯命令行界面了～～ Ctrl+Alt+F1进入tty1登录自己的账号～～ 接着关掉图形界面
sudo service lightdm stop然后cd到下载好的NVIDIA375.39驱动目录 先给个权限吧
chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-375.39.run安装！
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.39.run按照操作来就成了 安装完了，命令行往上调俩，把之前那个stop 改成start（懒啊 这下应该到登录界面了，分辨率正常了有木有～～ 这时候推荐更新一波update 和 upgrade，后面upgrade的话容易翻车。。。
Ps.如果是服务器的u，麻烦了不带核显。。遇到开机黑的情况 进入grub界面后，第三行有一个“高级选项”，选择后，按下“e”键进入编辑模式，找到“linux”那一行，将光标移动到这一行最后，先按下空格键加一个空白，然后输入
acpi_osi=linux nomodeset 应该可以，待测试 如果你有便宜的亮机卡，先插上去开机也行呀深度学习嘛离不开CUDA和cuDNN，CUDA的下载推荐run格式，这个可以自由选择，尤其是开始选择安装NVIDIA驱动时候，因为我们之前已经安装了最新的375.39，这个26嘛就选n了~ 下载好这个1.4G的文件，cd到目录执行
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run左下角出现一个more了，不要方，这个强制要求你一路敲回车看完的，相当长，把手机或者其他的什么东西压在回车键上，看着满屏字符跑就成了~~ 然后出现选择了，除了第一个安装NVIDIA驱动选个no以外，其他的看提示，基本yes或者默认就好，然后他自己就安装完了，加一个环境变量
sudo gedit ~/.bashrc export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} source ~/.bashrc有教程在这步后对/etc/profile文件进行了更改，亲测翻车，重启后显卡驱动损坏，所以在此不进行更改。 网上一致说GCC5+不能支持CUDA的安装，我的5.4的GCC正常安装CUDA，可能是最新CUDA8.0增加了支持？我没有降级GCC。
我们可以测试一个
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make all ./deviceQuery这样会出现下面的图样：
成功了~ cuDNN相比就简单多了，这里需要一个NVIDIA的开发者账号，注册一个就OK，需要登陆后到cuDNN选择安装包，现在的版本是V5.1 下载完cudnn5.0之后进行解压，cd进入cudnn5.1解压之后的include目录
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/再将cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so或者
sudo cp -a cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp -a cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/简单粗暴有效 至此CUDA和cuDNN的安装配置结束~撒花
我使用清华源作为替代
sudo gedit /etc/apt/sources.list把网页提供的代码复制到打开的文本编辑器中，以前的源可以自己选择备份。
下面改hosts
sudo gedit /etc/hosts我使用lennylxx提供的列表，把这些复制到打开的文本编辑器中，旧的hosts可以自己备份。 记得保存重启
sudo /etc/init.d/networking restart搞定了，赶快到这里下载ubuntu版的chrome，没有墙啊胖友们感动的热泪盈眶，这时候教育网可以直连v6了，赶快登录google账号，书签插件密码什么的分分钟回来，热泪盈眶+1
到了这里折腾的可以休息一下，来我们安装一个护眼小软件reshift
sudo apt-get install redshift redshift-gtk可能再需要一些依赖安装，sudo apt -f install一下吧。它可以调节屏幕色温，暖一点不伤眼。
sudo gedit ~/.config/redshift.conf这个可以自己根据喜好设置一下配置，调调色温什么的，以前用f.lux，后来老翻车，这个还是稳定点，设置个autostart就基本不用管了。
shadowsocks-qt5也是很重要的，我们可以通过ppa源安装
sudo add-apt-repository ppa:hzwhuang/ss-qt5 sudo apt-get update sudo apt-get install shadowsocks-qt5图形界面，打开设置，你懂的。Chrome需要搭配switchyomega来游览长城风景区，放一个你懂的列表，附送一个教程.
网易云音乐,搜狗输入法,有道词典,福昕阅读器也都有ubuntu对应版本，软件中心就是个坑，推荐用命令行安装
sudo dkpg -i xxx.deb sudo apt -f install #如果缺少依赖环境如果是run文件就按sudo ./xxx.run 安装即可。 最后安装个IDE吧 ，Pycharm很好用的，直接下载安装包解压，我给扔到/home了，运行时候也很简单，先cd到pycharm的/bin目录下，执行
./pycharm.sh即可，不需要用sudo谢谢 **值得一提的是这个捷克的jetbrains公司很支持教育事业，edu邮箱可以申请学生优惠，在毕业前都可以免费使用jetbrains旗下的所有软件！谢谢jetbrains公司，毕业上班了我肯定会买一个正版的。。。jetbrains在大陆地区支持支付宝购买，有能力的话支持一个吧！ 学生优惠每次就放一年，这个问了下销售代表，优惠在到期后可以继续续约。**
Anaconda这里我用的是目前最新的python3.6版本，安装按照官网的说明
bash Anaconda3-4.3.0-Linux-x86_64.sh这个也需要敲一会儿回车，不过很快就好了~~嫌弃速度慢的用清华的镜像下载 过程中有询问是否添加环境变量的选y就好，自动就加到~/.bashrc里面了。 自带大堆科学计算包，懒人必备。 好了更新下conda国内镜像吧，我还是用清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes这样就吼了
吼，折腾了这么多我们终于可以上正菜TensorFlow了，没办法啊就是折腾，你们看的累我敲着也累啊╮(╯_╰)╭ 我们在anaconda下进行TensorFlow的安装，因为现在python解释器已经是anaconda了（你的tf在我手上o(*≧▽≦)ツ┏━┓）
我们按照官网的教程 搞一个虚拟环境
conda create -n tensorflow #名字想起啥起啥 source activate tensorflow #唤醒一个好了好了，鸡冻人心的时候到了，如果你不翻过长城的话（有时就是翻了也未必有速度），还是用我们的清华源，中西结合一下，运用GPU加速的cp36版本的就可以这么安装
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl接下来他自己就安装好了，import一下吧
一颗赛艇！
我们打开pycharm，import一下发现出了偏差，具体错误我忘了囧，说下解决吧
打开你的pycharm.sh，在第187行左右吧，加一个CUDA的环境变量
LD_LIBRARY_PATH='/usr/local/cuda-8.0/lib64'为了防止找不到，来个这片区域的截图
一颗赛艇！
下面来折腾Opencv，要装就装新的，目前坠新的是3.2，此处参考Jason的博客，谢谢Jason。 - 下载opencv-3.2安装包，这里Jason给出了一个百度网盘。 - 安装依赖环境：
sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev解压下载的安装包，cd到目录中，创建一个build文件
cd到build中，进行cmake，此处我的环境比较特殊所以是按照以下命令执行的
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_ARCH_BIN=6.1 -D CUDA_ARCH_PTX=6.1 -DBUILD_opencv_python2=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python3 -c "import sys; print(sys.prefix)") -DPYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") -DPYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..如果要用系统的原生cp27版本的话，只用
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_ARCH_BIN=6.1 -D CUDA_ARCH_PTX=6.1 ..即可 因为我的1070的CUDA计算能力是6.1所以cmake中出现了两个6.1，根据个人显卡计算能力进行更改
*cmake过程中可能遇到的问题： 如果网络不好，出现ippicv_linux_20151201.tgz无法在终端下载的情况，则可以先单独下载ippicv_linux_20151201.tgz之后，把其移动到终端所提示的路径（终端会提示该路径找不到文件） 如路径/opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/*
cmake结束后，执行make all命令，不要sudo 接着就是漫长的等待，如果出现了偏差，不要方，看问题google之 顺利的话应该会结束，然后sudo make install，等待结束，好了opencv就安装吼了。
最后需要
pip install opencv-python这下进python环境，执行import cv2操作就可以了！
就先写到这吧，最近固态硬盘掉盘一次，也可能跟我更换主板后没有格式化硬盘有关，遂格掉整个硬盘全部重装，目前工作正常，记录下折腾经过防止以后再折腾想不起来咋折腾。。。
