这个标题也许不太合适，反正需要先安装nvidia的cudnn，然后在安装torch的cudnn（称作解释器还是什么吧）
1.去nvidia官网下载cudnn（注册后便可下载）：
https://developer.nvidia.com/cudnn
我这里下载的是cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz。
2.按照参考网址https://devtalk.nvidia.com/default/topic/912765/cudnn-install-error/中JulieBernauer给出的方法，直接使用如下命令：
sudo tar xvfz cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz -C /usr/local
将文件解压到/usr/local/目录下。
3.设置环境变量（注意，cudnnv5.0版本lib文件夹为lib64）：
export CPATH=/usr/local/cuda/include:$CPATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
说明：上述命令不知道到底哪个地方的环境变量改了。我是ubuntu菜鸟。因而，直接在终端默认目录下打开.bashrc文件：
gedit .bashrc
然后，简单粗暴的把上面三句话粘贴到该文件末尾。如下：
说明：在终端中使用th后require 'cudnn'正常，但是使用zerobrane时，还是提示找不到cudnn库。以下为解决方案：
a.sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cudnn.conf 就是新建一个conf文件。名字随便
b.加入刚才的路径/usr/local/cuda/lib64
c.反正我还添加了/usr/local/cuda/include,这个估计不要也行。
d.保存后，再sudo ldconfig来更新缓存。（可能会出现libcudnn.so.5不是符号连接的问题，不过无所谓了！）
经过这四步之后，再打开zerobrane，终于不报错误了。linux真是蛋疼。
4.下载torch版本的cudnn，网址：https://github.com/soumith/cudnn.torch
并使用luarocks install进行安装
5.最最重要的一步：重启电脑。今天在另一台电脑上装完torch后，没重启，直接使用zerobrane，require包后，一直提示没有。所以，一定要重启。
6.理论上就没有问题了，如下图：
