Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 10.1和cuDNN v8.0.5

  直接运行 cuda_10.1.105_418.39_linux.run ，然后按照要求一步步 *** 作就可以了。这里需要注意的是，因为已经安装了其他版本的cuda和驱动。所以，在安装的时候，不需要安装驱动。

  其实，这里最主要想说的是cudnn的安装，安装的过程碰到了一点问题。刚开始，按照以前的方法，直接执行命令：

  看命令的第一行，直接把cudnn.h复制到cuda-10.1的安装目录下。问题就出在这里，复制之后执行命令 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看cudnn版本，结果发现没任何输出。

  找到cudnn.h这个文件，发现文件的内容和较早cuDNN v7.0.5版本少了很多内容。于是，找到官方安装文档 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/archives/cudnn-803/install-guide/index.html 。官方文档给出的命令为：

  注意到，第一行命令和以前不一样，然后进到文件夹仔细查看这些cudnn*.h这些文件。发现官方只是把以前的cudnn.h的内容拆分到了多个文件中。这里只需要按照官方的指令重新复制就可以了。

  还有一点需要注意，cudnn的版本信息被放到了cudnn_version.h文件中，所以，这里想要查看cudnn的版本信息，应该使用指令 cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 。

   PS：安装软件还是要先看官方文档，以官方文档为准，避免安装的时候出现问题。

  可以看到这里有3个版本的cuda，我们只需要在/usr/local目录下新建一个软链接cuda，直接让cuda指向某一个版本的cuda文件夹就可以了。比如，这里我们使用最新的10.1版本： sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda 。以后，如果想切换其他版本的cuda，只需要修改软链接的指向。

  最后，将/usr/local/cuda写入到环境变量。通过vi ~/.bashrc打开文件，然后将以下命令加入到文件末尾：

然后source一下，使其立即生效： source ~/.bashrc 。

安装之后配置环境变量的步骤如下：

1,点“我的电脑”，右键选“属性”

2，选择：高级系统设置

3，选择：环境变量

4，在“系统变量”中选中“Path”

5，点“编辑”-再点“编辑文本”

6,在“变量值”一栏，把自己所安装的python路径拷进去就可以了，我安装的路径是“C:\Python27”。

7，完成之后，一路点击确定关闭，就可以了。

8，这里要强调一下，现在下载的python都自带pip,pip在python目录下的Scripts目录下，添加到系统的path路径中就可以使用了。

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