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ch15_GPU和框架选型/第十五章_异构运算、GPU及框架选型.md

@@ -96,6 +96,7 @@ cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
 cuda9.0  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive  
 进入网址之后选择对应的系统版本即可，如下图所示：  
 ![cuda8.0](./img/ch15/cuda8.0.png)  
+
 ![cuda9.0](./img/ch15/cuda9.0.png)  
 
 （2）命令行中进入到cuda所在的位置，授予运行权限：  
@@ -108,22 +109,23 @@ cuda9.0:    sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
 之后命令之后下面就是安装步骤，cuda8.0和cuda9.0几乎一致：  
   1） 首先出现cuda软件的版权说明，可以直接按q键跳过阅读  
   
+
   2） Do you accept the previously read EULA?  
       accept/decline/quit:   **accept**
 
-3)   Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
+  3） Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?  
       (y)es/(n)o/(q)uit:  **no**  
             
   4） Install the CUDA 9.0 Toolkit?  
       (y)es/(n)o/(q)uit:  **yes**  
       
-5) Enter Toolkit Location
+  5） Enter Toolkit Location  
      [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:  直接按enter键即可
 
   6） Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?  
       (y)es/(n)o/(q)uit:  **yes**  
 
-7)   Install the CUDA 9.0 Samples?
+  7） Install the CUDA 9.0 Samples?  
      (y)es/(n)o/(q)uit:  **yes**  
      
 以上步骤基本就是cuda的安装步骤。  
@@ -132,6 +134,7 @@ accept/decline/quit:   **accept**
 2，安装cudnn  
 cudnn是nvidia的专门针对深度学习的加速库。。。  
 
+
 ### 15.6.3 本机安装还是使用docker？
 
 ### 15.6.4 GPU驱动问题