windows之家1.怎样判断cuda和cudnn是否安装成功win10
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！
2.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
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