由于实验需要，近三个月来，安装过十几次Theano，基本上每次都是从最基本的nvidia driver装起。总结一些粗浅的安装心得。

GPU：Nvidia K40, M40, M60

软件环境：Unbuntu 14 以及Unbuntu 16

（一）检测已有的环境

用Nividia-smi查看是否已经安装nvidia adapter graphic driver

用nvcc -V查看cuda是否已经装好，若要详细检查，还需要对cuda-sample进行make，然后./deviceQuery

（二）值得说明的一些点

1.nvidia driver（下载：）与cuda（下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，官方安装说明：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile-installation）里面的driver是一回事，如果先用nvidia driver装好了，就在cuda安装的时候直接从cuda toolkits装起。

2.Unbuntu16中，在用nvidia driver安装完成后，再在cuda安装时候从driver装起，安装过程不报错，但原来的driver会损坏掉，还得需要再重新装一遍

3.感觉最好的办法是直接用cuda安装从driver装起，这种一站式的方式更便捷，但是按cuda的官方安装说明（http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile-installation）来总是有点别扭，因为它总是让你预检查device node是否存在。可是你不装driver，/dev/nvidia*怎么可能存在。

（三）安装步骤：

1.安装cuda或nvidia driver+cuda toolkits

2.设置PATH以及LD_LIBRARY_PATH（export in /etc/profile or ~/.bashrc），编译cuda-samples，运行./deviceQuery，查看Cuda是否安装好。

至此，可以通过nvcc -V查看cuda版本号，可以nvidia-smi查看gpu的使用状态

cat /proc/driver/nvidia/version查看driver版本号

3.安装minconda（安装新软件方便）或anaconda（软件全），目前最好用2.7版本的

4.采用conda install安装theano的各种依赖包

5.conda install theano pygpu

6.新建/home/username/.theanorc，配置theano，cuda_root要写进去

[cuda]

root=/usr/local/cuda-8.0/bin

6.安装cudnn：将头文件.h以及lib*文件copy到对应的cuda目录下，在cuda lib64目录中建立软连接

有些时候必须强制设置THEANO_FLAGS=dnn.enabled=True时，cudnn才生效，不知为啥？

注意：有些地方需要重启生效