环境：
服务器 ：DELL R730服务器
GPU ：GTX1080ti
操作系统：ubuntu-16.04.1-desktop-amd64.iso
安装步骤：
一、安装ubuntu16.0.4操作系统
1、刻录U盘或者光盘：（光盘刻录前进行格式化）
（1）下载并安装UltraISO软通牒刻录软件
（2）将ubuntu16.0.4 ISO文件拖放到UltraISO软件工作区
（3）点击软件“启动”按钮，选择写入硬盘映像
（4）写入方式默认就可以
（5）重要的是要点击“便捷启动”，选择写入新的驱动器引导扇，并选择Syslinux
（6）设置完成进行点击“写入”即可
2、安装Ubuntu16.0.4操作系统
1、进入BIOS环境将启动设置U盘启动就可以按步骤进行安装
二、安装NVIDIA驱动前的环境设置
1、设置BIOS环境
新的Windows PC都是带有UEFI固件的，而且也开启了Secure Boot功能。什么用呢，简单说明下：如今新的WindowsPC都是带有UEFI固件的，而且也开启了SecureBoot功能。Secure Boot可以拒绝引导那些未被UEFI秘钥签名的操作系统，换句话说，只有微软认证的软件才可以被引导。同时还会导致一个问题就是无法使用CUDA安装NVIDIA驱动或者安装CUDA后没有NVIDIA设备。如何解决呢，首先就是要进入BIOS把Secure Boot置为Disable（计算机Secure Boot必须设置为Disable，否则装不成功NVIDIA驱动）
2、进入linux操作系统，设定root密码，并切换root用户
（1）登录已有用户
（2）输入命令：sudo passwd
（3）输入自己的密码
（4）两次输入设定的root密码
（5）输入命令：su切换到root用户
3、确认操作系统安装gcc及验证gcc版本，NVIDIA驱动是否支持
输入命令：gcc --version
4、生成 CUDA和nvidia驱动编译安装需要内核头文件
输入命令：apt-getinstalllinux-headers-$(uname-r)
5、禁用计算机自动的nouveau驱动
（1）创建一个文件/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
（2）在创建的文件内输入下面两行英文，并保存
blacklistnouveau
optionsnouveaumodeset=0
（3）重新生成内核initramfs
输入命令：update-initramfs-u
（4）重启系统确认是否禁用成功
输入命令：lsmod|grepnouveau如果没有输出结果，即表示禁用成功
关闭X Server
执行命令：1、sudo /etc/init.d/lightdm stop
2、sudo /etc/init.d/lightdm status
三、安装NVIDIA驱动
说明：NVIDIA驱动，根据自己硬件GPU型号，到英伟达官网进行下载相应的型号，我的对应的为NVIDIA-Linux-x86_64-384.98.run
1、如果计算机位双显卡 执行: ./x.run --no-opengl-files （x代表说执行的NVIDIA驱动程序，即NVIDIA-Linux-x86_64-384.98.run，下同）
如果计算机位单显卡执行：./x.run
其中 x代表下载的驱动程序；--no-opengl-files代表的是安装驱动是不安装OpenGL文件，为防止双显卡安装出现重复登录
2、安装提示基本是选肯定的，提示NVIDIA-Xconfig时，如果电脑为双显时，选择不装，如果独显的选择安装
3、安装完成后
执行命令：sudo /etc/init.d/gdm restart 重启X Server
然后重启计算机进入到图形界面
4、验证其是否装成功，执行nvidia-smi命令，验证输出的结果是否符合下图
五：安装CUDA
说明：安装的CUDA 可以到官网去下载，我在此安装的为cuda_8.0.61_375.26_linux.run
1、执行：./x.run (x代表cuda_8.0.61_375.26_linux.run)
2、按q结束cuda的描述，然后输入accept，然后是提示是否安装NVIDIA驱动，选择N（因为前面已经安装了驱动了），这种情况下会提示是否安装opengl，一定要选择N，然后提示是否安装nvidia -xcongfig,如果你的电脑是双显，就输入N,后面的其他提示都选择默认或者Y就可以了
3、编辑/etc/profile,在最后添加
exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
4、重启系统，进入图形界面
5、测试cuda是否安装成功，执行命令nvcc --version输出CUDA版本的信息就说明安装成功了
6、1、尝试编译CUDA提供的Samples，默认的路径为~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples
2、进入~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples目录下，执行命令:make
3、如果提示错误请按照提示安装依赖包，保证编译过程没有error
4、编译生产的文件在~/NVIDIAA_CUDA-8.0_Samples/bin/x84_64/linux/release
5、进入到第4步的目录下，执行命令./deviceQuery 有如下输出
六：安装cuDNN
1、将解压好的cuDNN放到U盘
2、到U盘目录下，执行以下命令
1、sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
2、sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
3、sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
七：安装Anaconda3-4.4.0
1、将Anaconda放在所用的用户目录下
2、执行命令 export PYTHON_BUILD_CACHE_PATH=/home/tgmd（所指路径就是Anaconda所存放的位置）
3、执行命令 pyenv install anaconda3-4.4.0 -v
如果没有安装pyenv，则需要安装pyenv执行以下命令
1、git clone /pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
2、echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
3、echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
4、echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
5、echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
6、、exec "$SHELL"
八、执行安装tensorflow 1.3和easydict和dicom
1、pyenv global anaconda3-4.4.0
2、pip install tensorflow-gpu==1.3
3、pip install easydict
4、pip install opencv-python
5、pip install dicom
九、再安装conda
执行安装命令：conda install --channel/menpoopencv3
十、测试是否安装成功
1、输入 python
2、import cv2
3、import tensorflow
4、import dicom
5、import easydict
都不报错就说明成功了
