opencv4.2+opencv_contrib编译GPU加速带cuda和CUDnn(一）

大概研究了一个星期的时间，终于把这个给编译出来了。首先要有英伟达的显卡，我的是2070，安装的是ubuntu16.04server 我会从自己实践出发，分二个部分写出来。
第一部分就是安装显卡驱动和cudaa，cudNN

首先要删除集显，

取消集显
vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在打开的文档末尾，加上下面两行代码：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
再执行
update-initramfs -u ####更新内核！！！（极其重要！！！
重启
Reboot
检查
lsmod | grep nouveau
没有信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装nvidia的显卡驱动。

接下来安装独立显卡的驱动这个官网可下

我的是NVIDIA-Linux-x86_64-440.64.run
直接在命令行下运行
sh NVIDIA-Linux-x86_64-440.64.run 其它方式运行。
一般默认回车就行。
安装成功后测试一下有没有安装好，最简单的命令就是
nvidia-smi

再之后就是安装cuda和cudaa ，这两个应该是有对应关系的，我下的是cuda10.2+cudnn7.6的版本

cuda_10.0.130_410.48_linux.run
cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

cuda的安装，就是执行脚本就行，
sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
这个会有一段对话，大意是同意安装，安装驱动和cuda的安装，这个网上有很多，有一个参考
#刚开始安装会进入more模式，一直按crtl+C 取消即可
#Do you accept the previously read EULA?
#是否接受协议
accept
#Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 387.26?
#是否安装Nvida驱动，需要
n
#Do you want to install the OpenGL libraries?
#是否需要安装OpenGL，不需要
n
#Do you want to run nvidia-xconfig?
回车
#Install the CUDA 9.1 Toolkit?
y
#Enter Toolkit Location
#输入Toolkit的安装目录
#一般默认即可
回车
#Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
#创建一个软连接，我选择是
y
#Install the CUDA 9.1 Samples?
#安装CUDA官方示例包
n

#Enter CUDA Samples Location
#输入示例包的安装目录，我选的默认路径，可以根据实际情况选择输入
回车

接着安装cudnn。这个比较简单

首先解压cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz文件
接着复制文件到cuda安装路径下
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn /usr/local/cuda-10.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn
具体路径需要和安装本机的路径一致
我的安装路径是/usr/local/cuda-10.0/

Ldconfig
环境变量立即生效

到这就装完了，检查CUDA以及cudnn安装情况以及版本号
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

到这显卡的安装和cuda，cudnn就已经全部结束了