有些忙，这一段时间，博客就随便写写了～～～
默认cuda安装好了，这里就不多说了，我们从cuda的环境变量开始说起：
配置cuda环境变量：
打开终端，输入”gedit ~/.bashrc“，然后再弹出的编辑器的最后，添加如下两行
代码语言：txt复制export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH测试CUDA
进入你的CUDA Example所在目录，默认是主目录，找到“NVIDIA_CUDA-10.0_Samples”。依次打开“1_Utilities”–>“deviceQuery”，然后重新打开一个终端输入:
代码语言：txt复制# 使.bashrc的环境变量生效，重启之后或者打开新终端就不用再执行这一行了
source ~/.bashrc
# 修改文件权限
sudo chmod -R 777 *
# 编译
make
# 运行
./deviceQuery出现”Result = PASS“字样时，说明安装成功了
安装CUDNN:
地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择符合自己cuda版本的
下载“cuDNN Library for Linux”那一个,
安装cudnn
安装过程实际上是把cudnn的头文件复制到CUDA的头文件目录里面去；把cuDNN的库复制到CUDA的库目录里面去。
首先需要将下载的cudnn解压，之后再执行如下命令：（大家也可以一个一个的移动到相应的cuda文件下）
代码语言：txt复制# 复制cudnn头文件
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/
# 复制cudnn的库
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
# 添加可执行权限
sudo chmod x /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h
sudo chmod x /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*检验：
输入如下命令：
代码语言：txt复制cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2出现如下则证明安装成功：
在这里插入图片描述
