カタログタイトル
1.対応するCUDAをダウンロードします
nvidiaドライバーがインストールされていることを前提として、チュートリアル1：
cudaとドライバーの対応を確認します（図を参照）：インストールし
たドライバーに対応する公式のcudaとドライバーは440.100なので、CUDA10.2.89を選択する必要があります。CUDAダウンロードに移動し、ページの下部に移動して[今すぐダウンロード]を選択すると、古いcudaバージョンが表示されます（図を参照）。
2.CUDAをインストールします
クイックスタートガイド
でCUDAToolkit 10.2を選択し、次のダウンロードページを参照して、ターミナルでプロンプトコマンドを入力します。
インストールが失敗した場合は、最初に実行ファイルのアクセス許可を変更する必要があることに注意してください。
sudo chmod a+x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
次に、インストールの入力を開始し、同意を受け入れるために多くのテキストの後にacceptと入力します。
ここでは、不完全なインストールは問題ではないことを確認します。
cuda環境変数を構成します。
sudo su //切换为root超级用户的命令
sudo gedit ~/.bashrc //打开.bashrc文件
//在～/.bashrc的最后添加：
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
追加後に必ず更新してください：source〜 / .bashrc
3.CUDAが正常にインストールされているかどうかをテストします
nvcc --version
成功すると
、サンプル内のプログラムを実行してチェックすることが示されます。
cd /home/hy/NVIDIA_CUDA-10.2_Samples/1_Utilities/deviceQuery //输入自己的samples文件夹路径
sudo make
./deviceQuery
最終結果result = PASSは成功したと見なされます。
4.cudnnをインストールします
まず、公式WebサイトにアクセスしてcuDNN https://developer.nvidia.com/cudnnをダウンロードします。ダウンロードするには、開発者として登録する必要があります。cudaバージョンに対応するcudnnを選択します。私のはcuda10.2なので、cudnn8を選択し、linux（x86）用のcudnnライブラリをクリックして、cudnn-xxxx.tgzファイルをダウンロードします。
ファイルを解凍します。
tar xvzf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.1.13.tgz
解凍が完了すると、includeとlib64を含む2つのフォルダーを持つcudaフォルダーが作成されます。cuda / includeパスに切り替えて、次の操作を実行します。
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
cuda / lib64に切り替えます：
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
5.cudnnバージョンを確認します
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1
–
#define CUDNN_VERSION（CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL）
#include“ driver_types.h”