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本文详细介绍了在Ubuntu环境下配置cuDNN的方法。通过逐步指导，帮助用户顺利完成Ubuntu操作系统的环境搭建，确保cuDNN能够高效运行，提升深度学习任务的执行效率。
本文目录导读：
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA推出的一个用于深度学习计算的高性能库，能够显著提高深度神经网络训练和推理的性能，在Ubuntu环境下配置cuDNN，需要遵循一定的步骤，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中安装和配置cuDNN。
准备工作
1、确保系统已安装CUDA Toolkit，CUDA Toolkit是NVIDIA提供的CUDA开发环境，它是使用cuDNN的基础，可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合的版本。
2、确保系统已安装GCC编译器，cuDNN在编译时需要GCC编译器，建议安装GCC 4.8或更高版本。
3、准备cuDNN安装包，可以从NVIDIA官方网站下载cuDNN安装包，需要注册NVIDIA开发者账号。
安装cuDNN
1、下载cuDNN安装包后，将其解压到指定目录，解压到/usr/include/cudnn_versiOn.h所在的目录。
2、在解压后的目录中，找到include和lib两个文件夹，将include文件夹中的所有文件复制到/usr/include目录下，将lib文件夹中的所有文件复制到/usr/lib目录下。
3、为了让系统识别cuDNN库，需要创建软链接，执行以下命令：
```
sudo ln -sf /usr/lib/libcudnn.so.7.6.5 /usr/lib/libcudnn.so
sudo ln -sf /usr/lib/libcudnn.so.7.6.5 /usr/lib/libcudnn.so.7
```
7.6.5是cuDNN的版本号，根据实际版本进行调整。
4、验证安装是否成功，执行以下命令：
```
nvcc --version
```
如果显示CUDA版本信息，则表示安装成功。
配置环境变量
1、打开终端，编辑~/.bashrc文件：
```
sudo gedit ~/.bashrc
```
2、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
```
3、保存并关闭文件，在终端中执行以下命令，使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
编译示例程序
1、从NVIDIA官方网站下载cuDNN示例程序，解压到指定目录。
2、在终端中进入示例程序目录，执行以下命令编译程序：
```
make
```
3、运行编译后的程序，验证cuDNN是否配置成功。
至此，Ubuntu环境下cuDNN的配置就完成了，下面是50个与本文相关的中文关键词：
Ubuntu, cuDNN, 配置, CUDA Toolkit, GCC编译器, 安装, 解压, 复制, 软链接, 验证, 环境变量, 编译, 示例程序, 深度学习, 神经网络, 性能, 高性能, 训练, 推理, NVIDIA, 开发者账号, 下载, 版本号, 修改, 文件夹, 添加, 保存, 关闭, 生效, 运行, 成功, 错误, 问题, 解决, 步骤, 详细, 指导, 操作, 说明, 提示, 注意事项, 建议, 优化, 性能提升, 实践, 应用, 技巧, 经验分享, 环境搭建, 软件安装
本文标签属性：
Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置yum
