第一：根据论文代码pytorch或者tensorflow的版本需求，确定cuda下载版本
pytorch与cuda的版本

第二：cuda下载（使用*软件，更快打开网页）
cuda链接

个人推荐install Tpye选择deb[local]，安装步骤只需要复制Base Install中的命令。（其中，为了更快下载安装文件，可以将第一条和第三条命令中的网址直接复制来下载）

第三：cudnn下载，并将cudnn解压。解压后cudnn有lib64和include两个文件夹，将对应文件复制到cuda的相应位置。（一共要复制5个文件）
例如：sudo cp cudnn.h /***/***/include/cudnn.h
sudo cp libcudnn.so /***/***/lib64/libcudnn.so

第四：对复制后的cudnn文件修改其权限。（一共要修改5个文件）
例如在include文件夹内，在终端输入：
sudo chmod 777 cudnn.h