打开后在文件最后加入以下两行内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH 123
保存退出。
第4步 下载 CUDA 8.0
进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载即可。
第5步 安装 CUDA 8.0
第四步下载的1.4G的 CUDA中包含有 nvidia 显卡驱动，故此步骤 CUDA 的安装包括了 nvidia 显卡驱动的安装，此时注意你是否已经安装过 nvidia 显卡驱动，若无法保证已安装的
16
nvidia 显卡驱动一定正确，那就卸载掉之前安装的 nvidia 显卡驱动（卸载方法链接)，然后开始安装 CUDA 8.0；若可以保证已安装正确的 nvidia 显卡驱动，则直接开始安装 CUDA 8.0，在安装过程中选择不再安装 nvidia 显卡驱动。
为了方便开始安装过程的路径查找，把下载的 CUDA 安装文件移动到 HOME 路径下，然后通过 Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，输入帐号密码登录，通过 Ctrl + Alt + F7 可返回图形化模式，在文本模式登录后首先关闭桌面服务：
sudo service lightdm stop1
然后通过 Ctrl + Alt + F7 发现已无法成功返回图形化模式，说明桌面服务已成功关闭，注意此步对接下来的 nvidia 驱动安装尤为重要，必需确保桌面服务已关闭。
Ctrl + Alt + F1 进入文本模式，然后运行 CUDA 安装文件进行安装，之前我们已经把 CUDA 安装文件移动至 HOME，直接通过 sh 命令运行安装文件即可：
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs1
其中 cuda_8.0.61_375.26_linux.run 是我的 CUDA 安装文件名，而你需替换为自己的 CUDA 安装文件名，若此时忘记可直接通过 ls 文件查看文件名，这也是我建议把 CUDA 安装文件移动到 HOME 下的另一个原因。
执行此命令约1分钟后会出现 0%信息，此时长按回车键让此百分比增长，直到100%，然后按照提示操作即可，先输入 accept ，然后让选择是否安装 nvidia 驱动，这里的选择对应第5步开头，若未安装则输入 “y”，若确保已安装正确驱动则输入“n”。
剩下的选择则都输入“y”确认安装或确认默认路径安装，开始安装，此时若出现安装失败提示则可能为未关闭桌面服务或在已安装 nvidia 驱动的情况下重复再次安装 nvidia 驱动，安装完成后输入重启命令重启：
reboot1
重启后登录进入系统，配置 CUDA 环境变量，与第3步相同，使用 gedit 命令打开配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc1
在该文件最后加入以下两行并保存：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
17
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH123
使该配置生效：
source ~/.bashrc1
第6步 验证 CUDA 8.0 是否安装成功
分别执行以下命令：
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make
./deviceQuery12345
若看到类似以下信息则说明 cuda 已安装成功：
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: \
CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0 CUDA Capability Major/Minor version number: 3.5
Total amount of global memory: 2004 MBytes (2100953088 bytes) ( 2) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP: 384 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1032 MHz (1.03 GHz) Memory Clock rate: 800 Mhz
18
Memory Bus Width: 64-bit L2 Cache Size: 524288 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096) Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers Total amount of constant memory: 65536 bytes Total amount of shared memory per block: 49152 bytes Total number of registers available per block: 65536 Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535) Maximum memory pitch: 2147483647 bytes Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s) Run time limit on kernels: No Integrated GPU sharing Host Memory: No Support host page-locked memory mapping: Yes Alignment requirement for Surfaces: Yes
19
Device has ECC support: Disabled Device supports Unified Addressing (UVA): Yes Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0 Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GT 740M Result = PASS
第7步 安装 cudnn
登录官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，下
载对应 cuda 版本且 linux 系统的 cudnn 压缩包，注意官网下载 cudnn 需要注册帐号并登录，不想注册的可从我的网盘下载：https://pan.http://www.wodefanwen.com//s/1c2xPVzy
20