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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置cuDNN库。通过逐步指导，帮助用户顺利完成Ubuntu环境中cuDNN的安装与配置，为深度学习开发提供必要的支持。
本文目录导读：
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA推出的一套用于深度学习的GPU加速库，它能够显著提高深度学习算法的运算速度，在Ubuntu系统上配置cuDNN，需要遵循一定的步骤，下面将详细介绍如何在Ubuntu下配置cuDNN。
环境准备
1、操作系统：Ubuntu 18.04/20.04
2、GPU驱动：确保安装了NVIDIA的GPU驱动，版本至少为CUDA 10.0所支持的版本。
3、CUDA Toolkit：安装CUDA Toolkit，版本应与cuDNN兼容。
安装CUDA Toolkit
1、下载CUDA Toolkit：访问NVIDIA官方网站，下载与操作系统和GPU架构相匹配的CUDA Toolkit安装包。
2、安装CUDA Toolkit：
- 在终端中运行以下命令解压下载的CUDA Toolkit安装包：
```
sudo tar -zxvf cuda_XX.XX.X_YYYY-YY-YY_linux.run
```
- 运行安装脚本：
```
sudo ./cuda_XX.XX.X_YYYY-YY-YY_linux.run
```
- 按照提示完成安装。
3、配置环境变量：编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
在终端中运行source ~/.bashrc使环境变量生效。
下载cuDNN
访问NVIDIA官方网站，根据CUDA Toolkit的版本下载对应的cuDNN安装包。
安装cuDNN
1、解压cuDNN安装包：
```
sudo tar -zxvf cudnn_version_number.tgz
```
2、将cuDNN文件移动到CUDA Toolkit目录下：
```
sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda-XX.XX/include
sudo cp -r cuda/lib/* /usr/local/cuda-XX.XX/lib64
```
3、更改cuDNN库的权限：
```
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-XX.XX/lib64/libcudnn_version_number.so
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-XX.XX/lib64/libcudnn_version_number.so.7.6.5
```
验证安装
1、编写一个简单的测试程序，例如test_cudnn.cu如下：
```c
#include <stdio.h>
#include <cudnn_version.h>
int main() {
printf("cuDNN Version: %d.%d.%d
", CUDNN_MAJOR, CUDNN_MiNOR, CUDNN_PATCH);
return 0;
}
```
2、编译并运行测试程序：
```
nvcc test_cudnn.cu -o test_cudnn
./test_cudnn
```
如果输出显示了cuDNN的版本信息，则表示安装成功。
常见问题
1、无法找到CUDA库？
确保CUDA Toolkit的安装路径正确，并且环境变量配置无误。
2、编译时提示cuDNN未找到？
检查是否将cuDNN库的路径添加到了LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
3、运行时提示cuDNN版本不兼容？
确保安装的cuDNN版本与CUDA Toolkit版本兼容。
在Ubuntu下配置cuDNN需要一定的耐心和细心，但只要按照上述步骤操作，通常可以顺利完成，配置成功后，可以显著提高深度学习算法的运算速度，为研究和工作带来便利。
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本文标签属性：
Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置yum
