ubunto18.04编译安装Dynaslam基于tensorflow-gpu版本

上一篇文章我们讲解了如何编译基于cpu版本的Dynaslam，但是实时性差得很啊！！！！
因此本文决定编译基于***gpu版本的Dynaslam***！！！！！！！！
实际上大体的编译过程和上一篇博客基本一致，只是需要安装对应的CUDA和cudnn以及tensorflow-gpu版本，下面一步步的进行介绍：
1、下载cuda9.0(必须9.0,不是9.1或者9.2)
至于具体如何安装大家参见这篇博客，写的很清楚在Ubuntu 18.04中配置GPU环境：安装CUDA 9.0等
最后添加到的bashrc文件的命令如下：

export  PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0

2、配置cudnn（配置cudnn的方法参见上面的超链接博客）（版本必须是7.4.1,低版本在运行Check.py的时候会报错，报错信息见下文-----------）
配置命令如下：

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*

查看配置是否成功的命令：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如图：
报错信息：

UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm.类似的信息，总之cudnn的版本一定要对！！！！！！！！！！！！ 

cudnn的下载参见这篇博客绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法

3、安装tensorflow-gpu（版本最好跟我的一样）

sudo pip install tensorflow-gpu==1.12.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

4、运行python Check.py，检查python部分是否报错！！！
无报错信息输出如下：

5、如果第四步没有报错信息出现即可按照上篇博客进行运行指令！！！！！！！