在slam稠密地圖構建，和深度學習中，很多都要用到gpu，不然達不到實時性。但是以前調的**可能和最新的**使用的很多庫版本不一樣，比如opencv，cuda等。尤其是cuda，如果原來使用cuda8.0，但是新**要9.0，不可能每次都重灌一下吧。
１、本文針對於的是ubuntu16.04，顯示卡是gtxforce-1050，支援cuda
２、cuda安裝：
sudo apt-get update
首先安裝系統驅動：在設定－－軟體和更新－－附加驅動－－選擇384.130那個驅動－－應用更改
然後登出系統重新登入，驅動應該就裝好了。
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run（１）由於之前安裝了驅動，因此在選擇是否安裝圖形驅動的時候一定選擇no，不然會重複進入登入介面。
（２）由於要安裝其他版本的cuda，因此不要選擇生成快捷方式，不然後面會預設找到這個版本的cuda
安裝完成後使用，ctrl+alt+f7返回圖形介面，然後登出一下在登入，沒有問題的話，第乙個版本的cuda就裝好了。
然後執行下面命令設定環境變數
sudo gedit /etc/profile
在末尾新增一下兩行：
export path=/usr/local/cuda-9.0/bin
export ld_library_path=/usr/local/cuda-9.0/lib64
source /etc/profile可以在安裝的的例子裡面使用：make -j7編譯一下，然後在生成的可執行檔案裡使用：
./devicequery
./bandwidthtest
3、多版本共存
這一步其實和上面一樣：
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run（２）由於安裝有版本的cuda，因此不要選擇生成快捷方式，不然後面會預設找到這個版本的cuda
然後設定環境變數：
sudo gedit /etc/profile
在末尾新增一下兩行：
export path=/usr/local/cuda-８.0/bin
export ld_library_path=/usr/local/cuda-８.0/lib64
source一下：
source /etc/profile當然亦可以make一下例子檔案，檢視一下。
多說一句：在安裝完成cuda9.0，並使用其編譯opnecv時：
cmake版本不能太低
3.6不行（錯誤是：xfeatures2d/boostdesc: download failed: 1;"unsupported protocol"；opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp no such file or directory等）
3.9可以
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