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在Ubuntu操作系统中，配置NVIDIA cuDNN是进行深度学习开发的关键步骤。本指南详细介绍了在Ubuntu环境下安装cuDNN的步骤，包括必要的依赖项安装、cuDNN文件下载、配置环境变量和验证安装。跟随这些步骤，用户可以成功地在Ubuntu上设置好cuDNN环境，以便利用NVIDIA GPU进行高效的深度学习计算。
本文目录导读：
随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究人员和企业开始使用基于NVIDIA CUDA技术的深度神经网络加速库cuDNN，Ubuntu作为最流行的Linux发行版之一，对于深度学习开发者来说，熟练掌握在Ubuntu下配置cuDNN具有重要意义，本文将为您详细介绍在Ubuntu系统中如何配置cuDNN，帮助您顺利开展深度学习相关的研究和应用。
准备工作
1、安装Ubuntu操作系统，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、准备一台NVIDIA GPU显卡的计算机，确保显卡支持CUDA，并且驱动程序已安装，可以使用NVIDIA提供的GPU检测工具来检查显卡和驱动程序是否正常工作。
3、下载cuDNN安装包，访问NVIDIA官方网站，根据您的GPU型号下载相应的cuDNN版本。
安装cuDNN
1、解压cuDNN安装包，将下载的.tgz文件解压到指定目录，/usr/include/。
2、移动cuDNN包含文件，将解压出的include目录下的所有文件移动到/usr/include/目录下。
3、移动cuDNN库文件，将解压出的lib64目录下的所有文件移动到/usr/lib/目录下。
4、修改libary链接，为了让系统能够找到cuDNN库文件，需要修改libary链接，编辑/etc/ld.so.conf文件，添加以下内容：
/usr/lib/
然后执行ldconfig命令，使修改生效。
5、配置环境变量，编辑用户配置文件~/.bashrc，添加以下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
source ~/.bashrc使配置生效。
验证安装
1、打开终端，输入以下命令查看CUDA版本：
nvcc --version
2、输入以下命令查看cuDNN版本：
cat /usr/include/cudnn_version.h
3、输入以下命令查看GPU型号和CUDA版本：
nvidia-smi
安装深度学习框架
在Ubuntu下配置cuDNN后，您可以安装并使用各种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以下以TensorFlow为例，介绍如何在Ubuntu下安装TensorFlow。
1、安装依赖库，打开终端，输入以下命令：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y
build-essential
cmake
git
pip
libatlas-base-dev
libopenblas-dev
libgfortran-dev
libblas-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
libtiff5-dev
libtiffxx-dev
libdc1394-22-dev
libxvidcore-dev
libx264-dev
libv4l-dev
python3-dev
python3-pip
python3-numpy
python3-setuptools
python3-scipy
python3-matplotlib
python3-opencv
libatlas-base-dev
libopenblas-dev
libgfortran-dev
libblas-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
libtiff5-dev
libtiffxx-dev
libdc1394-22-dev
libxvidcore-dev
libx264-dev
libv4l-dev
python3-dev
python3-pip
python3-numpy
python3-setuptools
python3-scipy
python3-matplotlib
python3-opencv2、安装TensorFlow，在终端中输入以下命令：
pip3 install tensorflow
3、验证TensorFlow安装，在Python中运行以下代码：
import tensorflow as tf
如果没有报错，说明TensorFlow安装成功。
本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置cuDNN的过程，通过遵循本文的步骤，您可以顺利地在Ubuntu上安装并使用cuDNN，开展深度学习相关的研究和应用，希望本文能对您有所帮助。
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本文标签属性：
Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu 系统配置
