1、安装好Ubuntu14.04 64bit系统后，设置root用户：sudo passwd root，系统语言设置成英文，方便之后设置路径。
2、安装NVIDA驱动及CUDA ：
主要参考网上教程：
http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/47075401
我使用cuda7.5。
在实际安装中另外遇到的问题：
（1）务必保证网络连接通常，网速不要过慢，否则会报错；
（2）务必记得，先更新操作系统：
sudo apt-get update
（3）运行cuda安装命令后，最先出来的是它的安装协议，需要手动一直Enter到底，不想看的话直接Ctrl+C；
（4）在make过程中如果报错：cannot find –lnvcuvid，是因为缺少nvidia-352文件夹请：
sudo apt-get install nvidia-352
（5）如果在最后测试例子时：./deviceQuery一直不成功，请重新禁用旧的显卡驱动：
禁用旧的显卡驱动：
切换到/etc/modprobe.d/，新建文件nvidia-installer-disable-nouveau.conf，输入以下内容，保存退出；
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
在文件/etc/default/grub的最后，添加一行，如下所示：
rdblacklist nouveau
nouveau.modeset=0
（6）如果上述过程是在root账户下安装，那以后如果要使用CUDA相关的东西，一定要先登录root账户。所以之后的WaveNet调试过程都是在root账户下进行的。
（7）安装cudnn，请务必安装5.1以上版本方便WaveNet调用，我会提供相关安装包，安装过程在上述参考网页当中有提到，实际安装情况稍有变动单与之类似，网页中提到的所谓建立软链接可以不用做。
3、安装tensorflow：
请务必安装0.10.0及其以上版本！Google也是有大坑的，之前0.8.0版本一直报错。
sudo pip install –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
4、安装WaveNet：
主要参考：http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/52764913
只要tensorflow版本和cudnn版本没有问题之后就不会出错，网络的训练参数和结构参数可以任意调整。详细教程可以去github代码作者网站上看教程。
cd ~
Git clone https://github.com/ibab/tensorflow-wavenet
cd tensorflow-wavenet
pip install -r requirements.txt #自动安装环境
mkdir corpus #corpus #用于存放训练的.wav文件
mkdir logdir #用于存放日志和训练好的模型
Python train.py –help #查看各项结构参数含义
python train.py –data_dir=corpus –logdir=logdir #开始训
python generate.py –samples 16000 model.ckpt-1000 –fast_generation=false#生成