windows之家1.win10 cudnn怎样安装
NVIDIA CuDNN 安装说明
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。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
2.怎么安装CUDA
在英伟达的官网上下载对应系统版本的cuda5.5工具包，我的笔记本是32位的，下载的包是cuda_5.5.22_linux_32.run，当然下载deb包也可以，deb包可双击安装。推荐使用run包。
检查自己的系统是否符合安装条件，这一点很重要，我开始没有检测GCC，导致后面几次安装失败。命令$lspci | grep -i nvidia ，检测电脑是否安装NVIDIA显卡，命令$gcc --version，检测GCC版本，注意：CUDA5.5只支持GCC4.6版本，如果显示的不是下图所示，则需要重新将GCC链接。同时安装头文件和编译环境$sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) build-essential
gcc版本是4.6的跳过此步。如果gcc版本不是4.6的，则需要将GCC重新链接，在目录/usr/bin下，只需两个命令即可完成重新链接。
$sudo mv gcc gcc.bak
$sudo ln -s gcc-4.6 gcc
删除之前的Ubuntu nvidia驱动包，$sudo apt-get –purge remove nvidia*，并将开源驱动nouveau屏蔽掉，使用命令$sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf，添加blacklist vga16fb blacklist nouveau blacklist rivafb blacklist nvidiafb blacklist rivatv。
关闭图形环境，$sudo stop lightdm，按Ctrl+Alt+F1，打开一个终端，登录。进入下载的Ubuntu nvidia驱动安装文件所在目录，$sudo sh ./cuda_5.5.22_linux_32.run命令进行安装。如果遇到failed，不用着急，打开安装log，排查问题，warning不用管，看ERROR。
安装完成后，需要重启。此时电脑清晰多了，说明安装成功。 从事GPU开发的我们还需要装上cuda和openCL库的支持：$sudo apt-get install nvidia-current-dev。
3.怎么安装CUDA
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
在英伟达的官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_notebook_32-3,(cuda5.5类似)双击打开安装即可，，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。
CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，
更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装
4.如何安装CUDA
首先验证你是否有nvidia的显卡（developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡）：[plain] view plain copy $ lspci | grep -i nvidia 查看你的linux发行版本（主要是看是64位还是32位的）：[plain] view plain copy $ uname -m && cat /etc/*release 看一下gcc的版本：[plain] view plain copy $ gcc --version 首先下载nvidia cuda的仓库安装包（我的是ubuntu 14.04 64位，所以下载的是ubuntu14.04的安装包，如果你是32位的可以参看具体的地址，具体的地址是）[plain] view plain copy wget developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb 下载完成之后可以使用如下命令安装它，注意文件名修改为cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb[plain] view plain copy sudo dpkg -i cuda-repo-__.deb 安装好仓库之后，就可以更新你的本地仓库。
[plain] view plain copy sudo apt-get update 最后开始安装cuda以及显卡驱动（安装cuda的同时就会把显卡驱动也全部安装好，这个真的很方便。但是下载的时间有点长。）
[plain] view plain copy sudo apt-get install cuda 需要注意的是，我这里提供的安装方法跟网络上各种安装方法都不一样，他们的方法往往很复杂主要是因为：（1）有些教程是手工安装显卡的驱动程序，手工屏蔽系统的默认开源的驱动（2）安装cuda也是手工进行使用这个方法的时候千万要注意几个问题：（1）cuda6.5已经不支持老旧的显卡了所以sm11 等等都必须删除。可以参考我的另一个文章，关于编译opencv3.0的（2）ubuntu14.04是64位的，并且不要一开始就更新系统补丁什么的，因为系统更新过之后，再安装显卡驱动就会无法进入图形界面，我查看了相关的日志发现是卡在了dbus那边。
所以，我建议一安装好ubuntu 14.04就不要更新系统补丁。安装完之后你需要设置环境变量：[plain] view plain copy $ export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 设置完毕之后，你还可以选择是否安装cuda附带的示例代码（表示你要安装的位置，你可以将替换成~）：[plain] view plain copy $ cuda-install-samples-6.5.sh 接下来做一些验证工作：查看显卡的驱动版本[plain] view plain copy cat /proc/driver/nvidia/version 查看nvcc编译器的版本[plain] view plain copy nvcc -V i 编译cuda的示例代码：[plain] view plain copy cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples 然后make一下编译代码。
进入bin路径运行devicequery[plain] view plain copy cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin [html] view plain copy ./ deviceQuery 具体的安装过程可以参考英文。这里必须要强调的是一定要是新的ubuntu14.04 在安装显卡驱动之前千万别更新，否则就无法进入桌面，这个问题困扰了我很久了。
重装了是十几遍的系统。这篇guide只是一些零散的安装步骤以及给后来人对于cuda的一些坑上的提醒。
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