深度学习从１２年开始打响，配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题，如何安装显卡驱动，如何安装ＣＵＤＡ，如何安装ＣＵＤＮＮ；Ubuntu官方一直吐槽Ｎvidia显卡驱动有问题，网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法，有时候倒腾一星期也不见得安装成功，之前听一位师兄提起一种方法，然而在网上搜索也搜索不到，这里给出安装的教程，供大家参考
Ｕｂｕｎｔｕ安装好，显卡插上去之后，一般的，配置pytorch，tensorflow，mxnet，caffe等深度学习环境需要做三件事情
１．安装ＮＶＩＤＩＡ驱动
通过命令行安装，sudo apt-get install nvidia-375
2. 安装cuda toolkit
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.r7un.26_linux-run
因为在第一步已经安装NVIDIA驱动，所以在安装ｃｕｄａ的时候不用安装ｏｐｅｎｇｌ，除此之外一路绿灯
３．安装ｃｕｄｎｎ
3.1 进入下载的ｃｕｄｎｎ/include, cd cudnn/include, 拷贝cudnn.h 到/user/local/cuda-8.0/include/
sudo cp cudnn.h /user/local/cuda-8.0/include/
3.2 进入ｌｉｂ６４文件夹，拷贝lib_cudnn_static.a 到/user/local/cuda-8.0/lib64文件夹下，sudo cp lib_cudnn_static.a /user/local/cuda-8.0/lib64/
3.3 拷贝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 进入/user/local/cuda-8.0/lib64/下并且创建软链接，sudo ln -s libcudnn.so.5.1.3 libcudnn.so.5, sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so
至此完毕
下面是之前的记录
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更新：
现在cudnn已经升级到6.0版本，上述三个步骤的第一步，第二步都不需要做相应的更改，
第三步版本号需要做相应的修改
以及cuda与cudnn的百度盘链接如下
https://pan.baidu.com/s/1pKRPQSb