很多框架的版本都受限於CUDA和CUDNN的版本，而如果沒有伺服器的root許可權的話，這將很不方便。

非root使用者也是可以修改CUDA和CUDNN版本的。親測有效。

方法來自：

https://blog.csdn.net/sinat_20280061/article/details/80421532

環境：

Ubuntu==16.04.2

GPU: GTX 1080Ti

原CUDA==8.0.61

原CUDNN==5.1.10

升級為：

CUDA==10.0

CUDNN==7.4.1

當CUDA版本過低時，無法支援新版本的tensorflow。於是升級CUDA是很關鍵的。

方法是，安裝cuda到某個路徑下，然後修改個人環境變數來指定這個cuda路徑。這樣就可以換成新版本的CUDA並且不影響伺服器主環境。

第一步，下載cuda安裝包：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

選擇對應版本的CUDA，installer type為runfile(local)。 

下載完成以後，輸入：

./cuda*.run

會出現很長一段協議，需要你往下翻，按空格可以快速跳躍。 接下來會問你是否接受EULA協議，當然是接受。

接下來會問你是否安裝Accelerated Graphics Driver，選擇no

然後下載CUDNN，網址為https://developer.nvidia.com/cudnn

這個需要先註冊，註冊之後選擇 cuDNN library for Linux，就是下圖的第3個。

 解壓下載的檔案:

tar -xzvf cudnn*.tgz

得到一個名為cuda的資料夾，把資料夾下的東西copy到cudaa目錄： 

cp cuda/include/cudnn.h cudaa/include/ 
cp cuda /lib64/libcudnn* cudaa/lib64 
chmod a+r cuda/include/cudnn/h cudaa/lib64/libcudnn* 
 

 然後，設定個人環境變數

vim ~/.bashrc

在文尾加上： 

export PATH="/home/liweilia/cudaa/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/home/cudaa/lib64/"

最後，啟用：

source ~/.bashrc

 到這裡就已經成功了，可以驗證以下：

echo $LD_LIBRARY_PATH

輸出為： 
/usr/local/cuda/lib64::/home/cudaa/lib64/

路徑下含有我們設定的目錄，證明已經啟用成功了。