cuDNN:CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet,Torch7等。

cuda 的安装

• cuda下载官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
• 按照如下的配置下载
  

• 下载完成后再执行下述操作

  sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install cuda@H_404_52@

检测cuda是否安装成功

• 配置环境变量

  sudo vim ~/.bash_profile
  
  # 加入
  
  export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
  export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
  
  # 保存后执行
  
  source ./bash_profile@H_404_52@

• 执行nvidia-smi，如果出现下述界面则安装成功
  
• 遇到的问题
  
  • Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch：重启就可以解决。

CuDNN 的安装

• 进入网址，注册登录后方能下载 https://developer.nvidia.com/cudnn
• 按照下图所示，进行操作
  

• 下载完成后执行下述操作：

  tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
  sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
  sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*@H_404_52@

查看cuda的版本

nvcc -V@H_404_52@

• cudnn版本问题：tensorflow-gpu 1.2 支持的cudnn版本是5.1 如果两者不匹配，则无法运行。所以运行前必须将两者版本匹配