其實就是乙個大型的計算機
初次使用時apt-get/sudo命令是無法使用的
分配賬號：建立系統環境表
首先記錄系統環境：
版本檢視版本命令
ubuntu
gcc5.4
cat /proc/version
centos
gcc4.8
cat /etc/redhat-release
python
protobuf
2.6.1
protoc -v
opencv
2.4.8
pkg-config opencv
blas： open/atlas/mkl
cuda
8.0---12.0
cat /usr/local/cuda/version.txt5.1
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep cudnn_major -a 22.8這是乙個作為程式設計師的經驗，記錄系統的配置，比對自己的配置
一 系統環境變數優先順序最低 < .bashrc(將路徑放入這裡，使用方便) < [makefile]環境配置檔案）
二 還有寫的順序也決定了優先順序
調節優先順序：
使用原始碼安裝的方式調節優先順序：
原始碼安裝的列印資訊：（達成了lib庫檔案和include標頭檔案的運用 bin配置檔案不能使用）
①license
②指定安裝路徑(到個人目錄)
③是否允許修改系統的一些版本：no
④是否建立軟連線：no
cuda建立虛擬環境： cuda create -n
技巧：
1.指定python版本，盡量區分開，即使是不需要變動也能使用
因為在配置環境時，可以看出是否被啟用，配置的不一樣，你就能明白是否啟用了
登入賬號就可以看到ip位址與系統和其版本
之後手動檢視系統的gcc和protoc的版本
發現有gcc 5.4.0卻沒有 protoc，原始碼安裝protoc
首先建立mkdir software建立軟體資料夾
放入linux 開啟安裝包所在的位置
$ ./configure --prefix=/usr #修改為自己的路徑，我的是software
$ make
$ make check
$ sudo make install
$ sudo ldconfig # refresh shared library cache.
執行此命令發現許可權不夠，不是因為必須使用sudo，而是檔案問題
chmod +x *執行第二步的make
若出現上面的問題，則是因為沒有配置環境的問題
將系統的cuda放入bashrc（乙個隱藏檔案）之中
#若輸入nvcc -v 報錯 就是因為沒有配置環境的問題
vim ~/.bashrc
#最後新增
export path=$path:/usr/local/cuda/bin
#source
source ~/.bashrc
檢視opencv版本：
pkg-config opencv --modversion而其中pip和cuda（usr/local下）是可以放在個人賬戶下的 ，進入cuda
nvcc -v #檢視cuda的版本
在此目錄下放入cudnn的庫檔案
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