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本文详细介绍了在Ubuntu系统中配置cuDNN的步骤，包括安装CUDA Toolkit、下载cuDNN库、解压并配置环境变量等关键环节。针对配置过程中可能遇到的问题，如版本兼容性、环境变量设置等，提供了相应的解决方法。
本文目录导读：
随着深度学习技术的快速发展，NVIDIA的cuDNN库已经成为加速深度神经网络计算的重要工具，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中配置cuDNN，并解决一些常见问题。
准备工作
1、确保你的系统是Ubuntu 18.04或更高版本。
2、安装CUDA Toolkit，cuDNN依赖于CUDA，因此需要先安装CUDA Toolkit，可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合你GPU版本的CUDA Toolkit。
3、准备cuDNN的安装文件，从NVIDIA官方网站下载cuDNN的压缩包。
安装cuDNN
1、解压cuDNN压缩包，将其放在一个合适的目录下，例如/usr/include/cudnn_version.h。
2、将cuDNN的库文件复制到CUDA的库目录下，将cudnn_version.h和libcudnn复制到/usr/local/cuda/lib64目录下。
3、更新系统链接，执行以下命令：
```
sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
sudo ln -s /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h /usr/include/
```
4、更新环境变量，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
然后执行source ~/.bashrc使变量生效。
5、验证安装，执行以下命令：
```
nvcc --version
```
如果显示CUDA的版本信息，则表示安装成功。
配置cuDNN
1、创建一个示例项目，在终端中创建一个名为cudnn_test.cu的文件，并输入以下内容：
```c
#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cudnn_version.h>
int main() {
printf("CUDA Version: %s
", CUDA_VERSION);
printf("cuDNN Version: %s
", CUDNN_VERSION);
return 0;
}
```
2、编译示例项目，在终端中执行以下命令：
```
nvcc cudnn_test.cu -o cudnn_test -lcudnn
```
3、运行示例项目，在终端中执行以下命令：
```
./cudnn_test
```
如果程序能够正常输出CUDA和cuDNN的版本信息，则表示配置成功。
常见问题及解决方法
1、问题：安装cuDNN时提示“找不到文件或目录”。
解决方法：确保CUDA Toolkit已正确安装，并且cuDNN的库文件和头文件已正确复制到相应的目录。
2、问题：编译时提示“找不到cudnn.h”。
解决方法：检查环境变量设置是否正确，确保/usr/local/cuda/include已添加到C_INCLUDE_PATH和CPLUS_INCLUDE_PATH中。
3、问题：运行程序时提示“找不到libcudnn.so”。
解决方法：检查LD_LIBRARY_PATH环境变量设置是否正确，确保/usr/local/cuda/lib64已添加到其中。
4、问题：运行程序时提示“无法加载共享库”。
解决方法：检查CUDA Toolkit的版本是否与cuDNN的版本兼容。
5、问题：安装cuDNN后无法使用GPU加速。
解决方法：检查NVIDIA驱动程序是否已正确安装，并且CUDA Toolkit是否已正确配置。
本文详细介绍了在Ubuntu系统中配置cuDNN的步骤，并解决了一些常见问题，通过正确配置cuDNN，可以充分利用GPU的强大性能，加速深度学习计算。
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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu如何配置
