为什么需要***cudnn

layers的前向以及后向過程

各深度学习框架***cuDNN需知

Caffe可以通过修改Makefile.config中的相应选项来修改是否在编译Caffe的过程中编译cuDNN，如果没有编译cuDNN的话执行一些基于Caffe这一深度學习框架的程序速度上要慢3-5倍（Caffe官网上说不差多少，明明差很多嘛）Caffe对cuDNN的版本不是很严格，只要大于cuDNN 4就可以

首先说一下网上大多数中攵***cuDNN教程的错误方式，这种方式真的坑人无数

至此，cuDNN的配置就全部***完成了

之后，再重置cudnn.***件的读写权限：

简单地说网上的大多錯误的***cuDNN的方式都是将下载后的cuDNN压缩包解压然后再将cudnn的头文件（cuda/include目录下的.***件）复制到cuda***路径的include路径下，将cudnn的库文件（cuda/lib64目录下的所囿文件）复制到cuda***路径的lib64路径下这种方法如果不重置cuDNN相应的符号链接的话是不能成功的***cuDNN的。

如果这个压缩包不是.tgz格式的把这个壓缩包重命名为.tgz格式。解压当前的.tgz格式的软件包到系统中的任意路径（这个路径很重要以下将该路径的绝对路径简称为/your/path/to/cudnn），解压后的文件夹名为cuda文件夹中包含两个文件夹：一个为include，另一个为lib64

Torch通过LuaJit可以自动检测目前系统中的cuDNN版本来进行相应的编译（如没有cuDNN，也可在进行Torch嘚***）

cuDNN只是NVIDIA深度神经网络软件开发包中的其中一种加速库。

再重启一下Terminal（终端）该步骤可以成功的配置cuDNN的Lib文件。

在弹出的gedit文档编辑器（.bashrc中）中最后一行加入：

例如：我将这个压缩包解压在了/usr/local目录下那么该文件的绝对路径为/usr/local/cuda

保存更改的文件后，紧接着：

将解压后的文件中的lib64文件夹关联到环境变量中这一步很重要。

下面我们说一下正确的***cuDNN方式其实跟着官方***说明进行***就可以了。