0x00 前言
上一篇中我们介绍了深度学习环境搭建的第一步：NVIDIA驱动的安装。现在车的轮子有了，接下来就要来搭建车的车身了，也就是今天的主角：CUDA和cuDNN， 它是我们程序和驱动之间的连接，告诉我们怎么用Driver来发动我们的车子。
0x01 CUDA 和 cuDNN 的安装
CUDA 安装
在官网选择CUDA的版本和要安装的平台
官网地址：/cuda-toolkit-archive
在上面的网页中选择你要安装的版本，进入到下面的界面，
安装CUDA
根据你的需求选择完后，在终端执行Base Installer中的代码，我这里选择的CUDA 11.1.0,
wget https://developer./compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.runsudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
检测到我安装了Nvidia驱动，有个提醒，这里选择继续就行，
选择接受
因为Nvidia驱动是我自己安装的，所以这里我把Driver选项去掉，刚开始没看懂怎么去掉，后来发现按Enter键可以选择，带有X就是被选择了，空就是没被选择，
执行完结果如下：
配置环境变量
环境变量可以配置为所有用户有效或者仅对当前用户有效，一般是先读/etc/profile中的，然后再读~/.bashrc中的环境变量。
对所有用户有效
编辑/etc/profile文件
sudo vim /etc/profile
将如下内容写入到/etc/profile文件中
export PATH="/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
使配置文件立即生效
source /etc/profile
仅对当前用户有效
编辑~/.bashrc文件
sudo vim ~/.bashrc
将如下内容写入到~/.bashrc文件中
export PATH="/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
使配置文件立即生效
source ~/.bashrc
测试是否安装成功
在命令行执行下面的命令，
nvcc -V
如果返回如下的图，则说明安装正确（CUDA版本要正确）
如果，得到的CUDA的版本和我们安装的不一致，请参考=====
cuDNN安装
cuDNN下载
官网地址：/rdp/cudnn-archive
需要申请个账号，找到适合自己的，我下载的是cuDNN v8.0.5 for CUDA 11.1,
解压, 在当前目录解压成cuda目录
tar -zxvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
将解压的一些文件复制到相应文件中，执行下面的命令
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
验证是否安装成功
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果输出cdDNN的版本的话，说明安装成功！！
0x03 一些闲话
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