[Linux操作系统]详解Ubuntu下cuDNN的配置过程|ubuntu20.04配置,Ubuntu cuDNN 配置,Linux操作系统,云主机博士

本文详细介绍了在Ubuntu 20.04操作系统下配置cuDNN的过程。需要更新系统软件包列表，然后安装CUDA工具包和cuDNN。配置环境变量，确保cuDNN库和头文件的正确路径被包含在系统环境变量中。测试配置是否成功，可以通过运行简单的CUDA程序来检查。这些步骤确保了在Ubuntu下cuDNN的正确配置，为深度学习应用提供了良好的支持。

本文目录导读：

准备工作
下载cuDNN并解压
配置环境变量
验证cuDNN配置

随着深度学习技术的不断发展，cuDNN（ NVIDIA CUDA Deep Neural Network library）作为一种用于深度神经网络的高效计算库，受到了越来越多的关注，Ubuntu作为一款广泛应用于服务器和开发者的操作系统，与cuDNN的结合使用更是普遍，本文将为您详细介绍在Ubuntu系统下如何配置cuDNN，让您可以更好地利用NVIDIA GPU进行深度学习研究。

准备工作

1、安装Ubuntu系统，建议使用官方镜像进行安装，以保证系统纯净且兼容性好。

2、在Ubuntu中安装NVIDIA显卡驱动，可以使用官方提供的驱动程序，或者使用第三方工具如驱动精灵等进行安装，确保安装后，可以通过"nvidia-smi"命令查看显卡信息。

3、安装CUDA Toolkit，CUDA Toolkit是NVIDIA提供的一套开发工具，其中包括了CUDA编程语言、编译器和运行时库等，可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit，按照安装向导进行安装。

4、安装CMake，CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，主要用于编译和管理项目，在终端中输入以下命令进行安装：

```

sudo apt-get update

sudo apt-get install cmake

```

5、安装git，git是一个分布式版本控制系统，用于管理代码，在终端中输入以下命令进行安装：

```

sudo apt-get install git

```

下载cuDNN并解压

1、访问NVIDIA官网，下载与您的CUDA Toolkit版本相对应的cuDNN库，cuDNN会提供两个版本的库：开源版和商业版，我们推荐使用开源版。

2、将下载的cuDNN压缩包解压到合适的位置，建议将cuDNN文件夹放在/usr/include或/usr/local/cuda/include等容易访问的目录下。

配置环境变量

为了让Ubuntu系统能够识别和使用cuDNN，需要配置环境变量，编辑~/.bashrc文件，在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

修改~/.bashrc文件后，在终端中执行以下命令使配置生效：

source ~/.bashrc

验证cuDNN配置

1、在终端中输入以下命令，检查CUDA是否正确安装：

```

nvcc --version

```

如果返回的版本号正确，说明CUDA安装成功。

2、在终端中输入以下命令，检查cuDNN是否正确安装：

```

nvcc -V

```

如果返回的版本号正确，说明cuDNN安装成功。

通过以上步骤，您应该已经成功地在Ubuntu系统下配置了cuDNN，您可以开始使用cuDNN进行深度学习模型的训练和推理了。

本文详细介绍了在Ubuntu系统下配置cuDNN的过程，包括准备工作、下载cuDNN、配置环境变量和验证cuDNN等步骤，希望这篇文章能够帮助您顺利地安装和使用cuDNN，让您的深度学习研究更加高效。

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