注：本教程写于2018.5.1，现在可能过时了。

登录后死机，关机时死机的解决方法

更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动可解决。

在内核更新为 4.15.18，Nvidia 显卡驱动为 390 时，问题解决。

使用 LiveCD 启动，然后 mount 安装的系统的根分区，可以在文件管理器中挂载，也可以用如mount /dev/sda1 rootdir的命令挂载，然后 chroot 到该分区，如chroot rootdir。
然后

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sudo systemctl set-default multi-user.target

使系统重启后默认进入字符界面，从而避免登录后进入图形界面时死机。

重启
进入字符界面登录后按照以下方式更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动。

更新内核

内核下载地址

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uname -sr    #查看当前内核版本
wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.15.18/linux-headers-4.15.18-041518_4.15.18-041518.201804190330_all.deb
wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.15.18/linux-headers-4.15.18-041518-generic_4.15.18-041518.201804190330_amd64.deb
wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.15.18/linux-image-4.15.18-041518-generic_4.15.18-041518.201804190330_amd64.deb
sudo dpkg -i *.deb
sudo reboot

安装 Nvidia 显卡驱动

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sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-cache search nvidia | less #查看并寻找合适的显卡驱动版本
sudo apt install nvidia-384 nvidia-prime
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sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot

更改回默认图形界面登录，重启看是否解决了登录及关机时死机的问题。重启时可能需要禁用secure boot。

安装 CUDA，cuDNN，Tensorflow 等

CUDA9.0 + cuDNN7.0 + tensorflow-gpu 1.8.0

参考

安装 CUDA

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sudo systemctl set-default multi-user.target #安装 CUDA 时必须确保没有 Nouveau 驱动或 Nvidia 驱动运行，故需停用图形界面。
sudo reboot

降低 gcc,g++ 版本为 gcc-5,g++-5

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sudo apt install gcc-5 g++-5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50
gcc --version
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50
g++ --version
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./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
sudo ./cuda_9.0.176.1_linux.run 
sudo ./cuda_9.0.176.2_linux.run

安装时会询问安装选项。因为我是双显卡，所以不安装 OpenGL，显卡驱动已安装过，也不再安装。

安装完成后，记得添加到 PATH。

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sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

安装 cuDNN

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sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

安装 Anaconda

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chmod +x Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 
./Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

安装 Tensorflow

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pip install tensorflow-gpu

一些可能用到的命令

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nvidia-smi
lsmod | grep nouveau
sudo restore -i -f homexuewei.bak .

一些网址

CUDA下载地址
CUDA Installation Guide
cuDNN 下载地址
cuDNN Installation Guide
tensorflow

后记

  • 感觉 Gnome 桌面不够快，有时还会卡，不知道什么原因。总之又安装了熟悉的 Xfce，虽然丑一点，不过流畅多了。

  • Ubuntu 18.04 在使用Java的SSL时可能会出现异常，导致登录失败、连接失败等。
    解决方法见Error - trustAnchors parameter must be non-empty

END

2018.5.1