首先说一下cudnn 不同版本是可以并存的，
cudnn5系列要求在/usr/local/cuda/lib64 路径下要存在 链接到libcudnn.so.5.1.10 的libcudnn.so
cudnn7系列只需要在/usr/local/cuda/lib64 路径下存在 libcudnn.so.7 就可以了，所以不会产生冲突
这样就可以完成 多版本cudnn 并存了。
一、anacoda3 安装
这里推荐从清华镜像进行下载（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/）
进入（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）选择“Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh”就行了。然后放在系统上，直接
sh ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh安装路径会在/home/user(your username)/anaconda3 这是默认的，你也可以在安装的过程中，运行到这一行的时候进行修改，放心不会与你系统的环境产生冲突，所以放心运行这个命令就行。
安装的过程中会提醒你 是否需要安装VSCode？yes or no，根据你的需要选择就行。
安装完成后直接在命令行输入conda是不有反应的，因为没有吧环境加入到系统的环境变量中去，我选择不加入系统环境，直接去安装路径运行。
conda 环境变量设置如下，把这句话加入到～/.bashrc 最后几行中去（我没有加入到系统中去）：
export PATH=/home/your-user-name/anaconda3/bin:$PATH
记得要
source ~/.bashrc
创建conda虚拟环境/python虚拟环境：
应为我们只是安装了anaconda 但是没有加入到系统的bin路径中去
/home/user/anaconda3/bin/conda create -n env-name python=3.6
sudo chmod -R 777 /home/user/anaconda3/
激活刚才创建的环境
/home/user/anaconda3/bin/activate /home/user/anaconda3/envs/env-name
进入创建完成的环境
source /home/user/anaconda3/bin/activate /home/user/anaconda3/envs/env-name
进去之后控制台会变成
（env-name）user@xxxx $ ...
二、cudnn7版本安装。。。
首先进入nvidia官网进行下载，当然需要nvdia账号，以前会比较麻烦，现在可以直接qq 微信登录，所以自己去下载吧。
这里可以选择 对应于不同cuda版本的不同版本cudnn，别弄错cuda 版本号就行，进去需要下载四个东西：
1、library for linux （这是个压缩文件，解压后把对应文件夹内的文件，拷贝到cuda路径的对应文件夹，文件夹名称是一样的）
2、runtime library。。。（这后面三个都是采用sudo dpkg -i ./xxx.deb安装就行，但是必须按照顺序安装）
3、developer library。。。
4、code samples and user guide。。
三、pytorch master 版本安装
目前版本为0.5.0。。。。包含了caffe2在哪，安装的时候会先安装caffe2，随后再去安装pytroch。
安装之前首先激活 anaconda的虚拟环境
# Install basic dependencies
conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing
conda install -c mingfeima mkldnn
# Add LAPACK support for the GPU
conda install -c pytorch magma-cuda80 # or magma-cuda90 if CUDA 9
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
pip install ./requirements.txt
python setup.py install