《LINUX實操：深度學習環境配置Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUDNN5》要點：
本文介紹了LINUX實操：深度學習環境配置Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUDNN5，希望對您有用。如果有疑問，可以聯系我們。

深度學習從１２年開始打響,配置深度學習環境軟件一直是一個頭疼的問題,如何安裝顯卡驅動,如何安裝ＣＵＤＡ,如何安裝ＣＵＤＮＮ；Ubuntu官方一直吐槽Ｎvidia顯卡驅動有問題,網上大神也給出了關閉ｌｉｇｈｔｍ巴拉巴拉之類的解決辦法,有時候倒騰一星期也不見得安裝成功,之前聽一位師兄提起一種辦法,然而在網上搜索也搜索不到,這里給出安裝的教程,供大家參考

Ubuntu安裝好,顯卡插上去之后,一般的,配置ｐｙｔｏｒｃｈ,ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ,ｍｘｎｅｔ,ｃａｆｆｅ等深度學習環境必要做三件事情

１．安裝ＮＶＩＤＩＡ驅動

通過敕令行安裝,ｓｕｄｏ　apt-get install nvidia-375

2. 安裝cuda toolkit

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.r7un.26_linux-run

因為在第一步已經安裝NVIDIA驅動,所以在安裝ｃｕｄａ的時候不消安裝ｏｐｅｎｇｌ,除此之外一路綠燈

３．安裝ｃｕｄｎｎ

3.1 進入下載的ｃｕｄｎｎ/include, cd cudnn/include,　拷貝cudnn.h 到/user/local/cuda-8.0/include/

sudo cp cudnn.h /user/local/cuda-8.0/include/

3.2 進入ｌｉｂ６４文件夾,拷貝lib_cudnn_static.a 到/user/local/cuda-8.0/lib64文件夾下,sudo cp lib_cudnn_static.a?/user/local/cuda-8.0/lib64/

3.3 拷貝libcudnn.so.5.1.3到/user/local/cuda-8.0/lib64/下,sudo cp?libcudnn.so.5.1.3 /user/local/cuda-8.0/lib64/

3.4 進入/user/local/cuda-8.0/lib64/下而且創建軟鏈接,sudo ln -s libcudnn.so.5.1.3 libcudnn.so.5, sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

至此完畢

下面是之前的記載

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