1.安装ubuntu16.04 2.安装NVIDIA驱动 到NVIDIA下载对应版本的驱动 在终端执行：
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-378.13.run结果出现了错误，如下图 解决办法： （1）按Ctrl+Alt+F1,然后按照提示登录; （2）输入：
sudo service lightdm stop或者
sudo lightdm stop杀死当前X server session
提示输入密码。 （3）输入
sudo init 3进入完全多用户模式 （4）在保存驱动文件路径下执行驱动文件
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-378.13.run据说安装时拔掉网线，因为系统探测网络要花时间。 然后按照提示完成安装。 （5）安装成功后，输入
sax2 -r -m 0=nvidia配置驱动，调整分辨率，保存。 （6）输入
reboot重启。 3.安装CUDA 安装时按照步骤2的方式，在第（4）步时输入：
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run后，屏幕左下边出现%的进度条，按回车一直到100%. 出现如图： 这里要非常注意的一点是：在accept后，提示： Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48? (y)es/(n)o/(q)uit: n 不管是哪个版本的Driver，这儿一定要输入n。如果输入y，则会覆盖第二步安装的驱动。我第一次输入了y，后边就出问题。 最后出现下图就表示安装成功了。 如果不小行输入y怎么办。如下图： 按照提示信息：
To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall scrip in /usr/local/cuda-8.0/bin #卸载CUDA To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall#卸载驱动上图提示还有一个问题， Missing recommended library: libGLU.so Missing recommended library: libX11.so Missing recommended library: libXi.so Missing recommended library: libXmu.so 解决办法：安装相应的库就行，
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx sudo apt-get install libglu1-mesa libglu1-mesa-dev虽然安装成功，但还差一步，上图还提示了一个信息： 所以，我们要添加这两个路径到环境变量中，输入：
gedit ~/.bashrc在最后输入：
export PATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"命令行输入：
nvcc --V #检测是否成功安装，如果输出版本号则表示安装成功然后我们在终端输入:
nvidia-smi可以看到： 当然还要测试一下，参考 这篇文章 检查我的都是5。 输入：
cd /usr/local/cuda/samples sudo make all -j4 cd /usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release sudo ./deviceQuery然后 显示PASS 到此CUDA安装成功。 4.安装KERAS，theano GPU加速 安装keras 输入：
conda install keras会自带theano下载。 参照theano 文档theano文档 使用conda list查看相应的库有没有安装上，没有的话，自行安装。 文档中提到： 第一条已经在第二步完成； 第二条其实是第二步中添加到环境变量中的第二条; 第三条选最后一种办法，就是下边的theano配置文件中的[cuda]的内容。 因为keras默认是tensorflow后端，所以我们要修改后端。 在终端输入：
gedit ~/.keras/keras.json如果没反应，前边加一个sudo
sudo gedit ~/.keras/keras.json打开keras后端配置文件， 修改为 打开spyder，
import theano结果没有显示GPU 发现还有个theano的配置文件没写，在终端输入：
sudo gedit ~/.theanorc打开theano配置文件： 输入以下内容 在一次打开spyder，导入theano，出现GPU，但是又有问题：
Theano: CNMeM is disabled, CuDNN not available对于 CNMeM is disabled，是因为在theano的配置文件里没写关于GPU内存的内容。则写入：lib就行 关于cnmem后的内容，如果写零点几，表示站内存的百分比： 如果写几百的话，表示直接分配多少M内存。写1可能会发生错误。 对于CuDNN not available，还差一步： 到NVIDIA官网上下载cudnn，要填问卷，注册，然后根据自己的电脑配置，下载相应的cudnn，下载后解压出一个cuda的文件夹，里边有两个文件夹，include 和 lib64,然后分别将里边的内容复制到安装cuda的相应文件夹，在终端输入：
sudo cp ~/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp ~/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/现在打开spyder 跑一个keras例子： 成功！
