解决方案：
由于电脑是笔记本，双显卡尝试过好多次总是在安装完CUDA后重启黑屏或是卡在登陆界面无法进入系统。应该是安装完cuda后负责图形界面的Intel不干活了。
以下是我配置平台的全过程，最终目的是使用tensorflow或theano并利用gpu加速。
1.首先安装Ubuntu16.04
2.会发现刚进系统 没有无线网，有两种方案，一种是暂时用有线，另一种是用手机USB开热点共享
2.会发现刚进系统 没有无线网，有两种方案，一种是暂时用有线，另一种是用手机USB开热点共享
3.在系统设置的软件和更新中，会出来3个驱动，安装好NVIDIA和Intel的专有驱动，还有一个就是网卡驱动BCM
4.如果以上都成啦，说明比较顺利。继续按正常步骤装cuda。如果不成功，需要单独安装显卡驱动
4.1、打开终端，先删除旧的驱动：
sudo apt-get purge nvidia*
4.2禁用自带的 nouveau nvidia驱动 （important！）
创建一个文件通过命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
并添加如下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
再更新一下
sudo update-initramfs -u
修改后需要重启系统。确认下Nouveau是已经被你干掉，使用命令： lsmod | grep nouveau3重启系统至init 3（文本模式），也可先进入图形桌面再运行init 3进入文本模式，再安装下载的驱动就无问题，
首先我们需要结束x-window的服务，否则驱动将无法正常安装
关闭X-Window，很简单：sudo service lightdm stop，然后切换到tty1控制台：Ctrl+Alt+F1即可
4接下来就是最关键的一步了：sudo ./NVIDIA.run开始安装，安装过程比较快，根据提示选择即可
最后安装完毕后，重新启动X-Window：sudo service lightdm start，然后Ctrl+Alt+F7进入图形界面；
如果安装后驱动程序工作不正常，使用下面的命令进行卸载：
sudo sh ~/NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run --uninstall
5.安装theano
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano
编辑配置文件
sudo gedit ~/.theanorc
加入
[global]
device = gpu
floatX = float32
[nvcc]
flags=-D_FORCE_INLINES
测试
7.安装tensorflow
sudo apt-get install python-pip python-dev # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 # Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below. export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Python 2
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
测试
8.安装OpenAI Gym
因为后续可能会做一些增强学习的小项目，再此安装OpenAI Gym
git clone href=//github.com/openai/gym
cd gym
pip install -e . # minimal install
pip install -e .[all] # all install