linux-deepin: 安装nvidia驱动&cuda9&cudnn7

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  lspci | grep -i vga
  deepin显卡安装参考
• 第一步

1. 安装nvidia显卡驱动(目前是390.67)
   sudo apt update
sudo apt install nvidia-smi nvidia-driver

2. cuda9.0要求gcc和g++版本在4.9~6.0之间，而deepin自带的是7.+，需要降级，
   sudo apt install g++-5 gcc-5
cd /usr/bin
sudo rm gcc g++
sudo ln -s g++-5 g++
sudo ln -s gcc-5 gcc
   另外如果在服务器上，root权限不够，也没必要升级整个环境的gcc版本，那可以在conda的envs中安装升级，
   conda install -c psi4 gcc-5 指定任意版本 这里只有单个版本，g++也会自动安装好，比上述方法更简单快捷安全。
   参考大佬

3. 重启reboot

4. 验证安装成功与否，nvidia-smi；笔记本则sudo optirun nvidia-smi
   成功会出现
   

• 第二步
  安装cuda（默认安装源内最新的版本，目前9.1）
  sudo apt install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-nsight nvidia-visual-profiler
• 第三步

1. 安装cudnn，首先下载cudnn压缩包；
2. 解压cudnn包，把解压得到的文件夹cuda复制到/usr/local/目录下；
3. gedit ~/.bashrc，在弹出来的文本末尾添加

	#cuda
	export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

4. source ~/.bashrc
5. 跑一个gpu的demo试一下（tensorflow，pytorch），跑通就OK了。

• 参考

1. deepin下安装CUDA9.0
2. 在deepin 15.7上安装 cuda 9.1成功
3. deepin15.7安装tensorflow+cuda9.0+cudnn7

• 下载链接（不建议手动安装，问题多）

1. nvidia显卡驱动下载
2. cuda下载
3. cudnn下载