深度学习框架GTX960+cuda9.0+cudnn安装

在ubuntu下使用深度学习框架，不可避免要用到GPU加速，也不可避免会使用cuda和cudnn两个库。本篇博文主要记录自己在配置caffe深度学习框架时安装cuda和cudnn的过程

电脑配置：ubuntu16.04 + Nvdia GTX960M

现在主流caffe框架安装的都是cuda8.0的版本，cuda官网上已经有9.0的版本，大致了解了一下，9.0的版本也比较适合我当前配置使用，因此选择安装了cuda9.0。

一、安装Nvdia显卡驱动

这一步根据每个人电脑显卡配置不同有所不同，我在查看ubuntu系统设置时，在软件和更新-》附加驱动中发现其实已经有nvdia的显卡驱动，只不过默认没有选上，因此我勾选了该选项，安装了显卡驱动。

验证显卡驱动安装是否成功方法：

nvidia-smi

若出现电脑GPU列表，即安装成功。如在我电脑上显示：

或者用

nvidia-settings

可以显示你的显卡设置

其他安装Nvidida显卡驱动方法可以参考博客：http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285

二、安装Cuda9.0

进入Nvidia官网，可以下载Cuda Toolkit，此处我下载的是Cuda9.0的.deb格式的安装包：

cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb

然后按照如下方式安装：

安装完成之后设置环境变量：

$sudo gedit /etc/profile
$export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
$export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH

$export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

然后设置动态链接库：

$sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
打开的文件末尾添加
$/usr/local/cuda/lib64
$sudo ldconfig

三、安装Cudnn

TODO