适用于多用户服务器安装于自己目录的情况
因为安装好Anaconda之后其实已经自带了CUDA、CUDNN这些，但是我发现实际配置caffe还是会有各种各样的问题，所以重新自己安装了
CUDA
首先在官网下载需要的CUDA版本的安装包，以CUDA9.0版本为例，选择后会引导一步步地选择合适的版本，我的选择如下图：
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即可开始下载cuda_9.0.176_384.81_linux.run
下载好后，安装CUDA
chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
添加环境变量
vi ~/.bashrc
export PATH="/yourpath/cuda-9.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=/yourpath/cuda-9.0/lib64
source ~/.bashrc
查看自己现在安装的CUDA版本
nvcc -V
问题
找不到nvcc
原因是环境路径未设置，设置PATH和LD_LIBRARY_PATH
export PATH="/yourpath/cuda-9.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=/yourpath/cuda-9.0/lib64
cuDNN
需要根据上一步安装的CUDA版本来下载对应的cuDNN安装包，这里我下载了cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
解压文件
tar xvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
得到一个cuda文件夹
cd cuda
cp include/cudnn.h /yourpath/cuda-9.0/include/
cp lib64/libcudnn* /yourpath/cuda-9.0/lib64/
chmod a+r /yourpath/cuda-9.0/include/cudnn.h /yourpath/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
查看cuDNN版本
cat /yourpath/cuda-9.0/include/cudnn.h |grep CUDNN_MAJOR -A 2
输出
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 1
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"
可知cuDNN版本为7.1.1
