1. CUDA

下载

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择相应版本后
Linux --> x86_64 --> Ubuntu --> 18.04 --> runfile (local)

安装

给.run文件赋执行权限

chmod +x cuda_xxx.run
sudo ./cuda_xxx.run

阅读说明可以直接ctrl + c跳过
第二个选项安装驱动选no（之前已经安装好了）
其余全部accept/yes/default

验证

cat /usr/local/cuda/version.txt

显示 CUDA Version xxx 即成功

2. CUDNN

CUDNN的安装主要有两种方式：1.压缩包 2.deb安装包
推荐使用第二种方法，更简单

下载及安装

(1) 压缩包的方式

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择相应版本后
下载 cuDNN Library for Linux

将下载后的 cudnn-xxx.tgz 解压得到 cuda 文件夹

具体操作：
在当前目录

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

(2) deb安装包的方式

同(1)中的下载网址
确定CUDA和正在使用的ubuntu版本后下载两个文件
cuDNN Runtime Library for Ubuntuxx.xx x86_64 (Deb)
cuDNN Developer Library for Ubuntuxx.xx x86_64 (Deb)
下载完成后分别安装两个文件

sudo dpkg -i xxx.deb

上述两种方法最大的区别就是
第一种方法可以自己选择cudnn存放的路径，比如放在/usr/local/cuda下
而第二种方法会自动将库放在/usr/lib/x86_64-linux-gnu下，而头文件会自动放在/usr/include下
这样第二种方法就无法同时存放和使用多个版本的CUDNN
不过还是建议使用Anaconda来使用不同的cuda环境

验证

如果使用压缩包的方式，且放置在/usr/local/cuda下，则在相应路径下存在cudnn的库和头文件即可

如果使用安装包的方式，请查看/usr/lib/x86_64-linux-gnu和/usr/include中是否有相应的库和头文件，存在即安装成功