GPU配置CUDA和cuDNN
前言：最近需要使用电脑的GPU进行并行计算，由于以前也配置过GPU的深度学习环境，但是并没有自己总结如何配置GPU的CUDA和CUDNN，因此趁着这次写了这篇文章，留作记录。
一、清理NVIDIA的CUDA和CUDNN
从未配置过GPU深度学习环境的话直接跳过
如果以前配置过对应的GPU深度学习环境，需要重新配置的话，计算机中至多保留上面的应用程序，卸载完成后记得用火绒等软件清理无用的注册表
二、安装CUDA Toolkit1、CUDA版本说明
使用命令nvidia-smi和nvcc -V均能查看安装的CUDA版本，但不同的是nvidia-smi查看的是显卡驱动程序安装的CUDA版本，nvcc -V是由CUDA Toolkit安装的CUDA版本
像使用GPU进行深度学习通常是指nvcc -V的CUDA版本
关于CUDA的不同版本可以参考文章cuda 的driver API 和 runtime API，个人认为写得比较详细
2、下载CUDA Toolkit安装包
CUDA ToolKit下载官网地址
根据需要下载对应版本的CUDA Toolkit安装包
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github搭建个人博客
搭建个人博客1.创建仓库
新建名为username.github.io的仓库，例如Thee24LYJ.github.io
创建成功后，博客网站访问地址就是https://Thee24LYJ.github.io(不区分大小写)
2.配置SSH key
提交代码需要拥有github权限，但是直接使用用户名和密码不安全，所以我们使用ssh key来解决本地和服务器的连接问题
使用git bash执行命令
1$ cd ~/.ssh # 检查本机已经存在的ssh密匙
如果提示No such file or directory说明是第一次使用git
执行命令
1ssh-keygen -t rsa -C "邮件地址" # 邮件地址为GitHub绑定的邮箱
然后连续三次回车，打开用户目录，找到.ssh\id_rsa.pub文件，记事本打开并复制里面的内容，打开github主页，进入个人设置 -> SSH and GPG keys -> New SSH key：输入刚才复制的Key，Title随意
测试是否成功
1$ ssh -T git@github.com ...
