centos7安装cuda10.1和cudnn

### 回答1：
安装CUDA10.1和Cudnn所需的步骤如下：

1. 安装CUDA10.1：

a) 下载安装包：从NVIDIA官网下载适合自己系统的CUDA10.1安装包。

b) 安装CUDA：使用命令行或图形界面按照CUDA安装向导完成CUDA10.1的安装。

c) 设置环境变量：在.bashrc文件中添加以下环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

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

2. 安装Cudnn：

a) 下载Cudnn：从NVIDIA官网下载适合自己系统的Cudnn安装包。

b) 安装Cudnn：使用命令行或图形界面按照Cudnn安装向导完成Cudnn的安装。

c) 设置环境变量：在.bashrc文件中添加以下环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3. 检查安装：

a) 使用命令行检查CUDA版本：输入“nvcc -V”，如果输出正常则表示CUDA安装成功。

b) 使用命令行检查Cudnn版本：输入“cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR”，如果输出正常则表示Cudnn安装成功。

安装完毕后，即可开始进行深度学习等相关任务的工作。

### 回答2：
在CentOS 7上安装CUDA 10.1和CUDNN需要以下步骤：

1.下载CUDA 10.1和CUDNN的安装文件

首先需要从NVIDIA官方网站下载CUDA 10.1和CUDNN的安装文件。推荐下载runfile方式的安装文件。

2.关闭X服务器

sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo systemctl isolate multi-user.target

3.安装CUDA 10.1

使用root权限执行以下命令：

chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run --override

安装过程中会询问一些选项，推荐以下设置：

1）安装目录 /usr/local/cuda-10.1
2）安装cuda工具/驱动等全部
3）不安装CUDA示例

安装完成后，需要将CUDA路径加入PATH环境变量中：

echo "export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4.安装CUDNN

将下载好的cudnn安装文件拷贝到/usr/local/cuda-10.1目录下：

sudo tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

5.检查安装

输入以下命令检查安装情况：

nvcc -V
cat /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果输出包含CUDA版本和CUDNN版本号，则安装成功。

6.打开X服务器

sudo systemctl set-default graphical.target
sudo systemctl isolate graphical.target

以上就是在CentOS 7上安装CUDA 10.1和CUDNN的全部步骤。使用CUDA和CUDNN时，记得将需要使用GPU的程序设置为使用CUDA。

### 回答3：
CentOS7系统作为一款优秀的操作系统，不仅支持Linux操作系统的所有功能与特性，而且还能够安装CUDA10.1和CUDNN这样的深度学习框架，这样就可以利用之前开发的深度学习框架和工具包来进行更好的人工智能和深度学习的研究和开发。下面是具体的操作步骤和安装方法。

一、安装CUDA10.1

1. 准备工作：在CentOS7中首先需要安装一些必要的库文件和依赖库，包括GCC和G++编译器、CUDA存储库的RPM包、CUDA和NVIDIA驱动程序的repo等等，具体安装方法可以在NVIDIA官网上面找到，以CentOS7.x为例，指令如下：

sudo yum install epel-release
sudo yum install cuda
sudo yum install cuda-drivers

2. 安装过程：在CentOS7中安装CUDA10.1非常容易，只需要执行以下命令即可。

sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-10.1.168-1.x86_64.rpm
sudo yum clean expire-cache
sudo yum -y install cuda

二、安装CUDNN

1. 下载CUDNN：首先必须到NVIDIA官方网站上下载CUDNN软件包，然后将其解压缩到本地文件夹中，解压后的文件夹需要将其加入LD_LIBRARY_PATH。

2. 复制文件：在解压后的目录中，找到适合当前操作系统版本的.lib和.include文件，并将其复制到对应的CUDA文件夹中。比如：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn_* /usr/local/cuda-10.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda10.1/lib64/libcudnn_*

3. 配置环境变量：最后需要配置CUDNN库的环境变量，以便于在后续的开发中调用这些库函数。

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

以上就是在CentOS7上安装CUDA10.1和CUDNN的完整操作步骤和方法，如果按照以上步骤操作不出现错误，那么就可以开始利用这些工具来进行更深入的人工智能和深度学习的开发和研究了。