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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统中配置cuDNN的步骤，包括安装依赖、下载cuDNN包、配置环境变量等关键环节，帮助用户高效完成Ubuntu cuDNN的配置。
本文目录导读：
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA推出的一个用于深度神经网络的库，它能够显著提高GPU加速深度学习应用的性能，在Ubuntu系统中配置cuDNN，可以让深度学习开发者和研究人员充分利用NVIDIA GPU的强大计算能力，下面将详细介绍在Ubuntu系统中配置cuDNN的步骤。
准备工作
1、确保系统安装了CUDA Toolkit，CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于GPU计算的软件开发包，它是使用cuDNN的基础，可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合版本的CUDA Toolkit。
2、检查GPU驱动程序是否已安装并且版本正确，可以使用nvidia-sMi命令来检查GPU状态和驱动版本。
3、确保Ubuntu系统的版本为18.04或更高，因为cuDNN对较低版本的系统可能不支持。
下载cuDNN
1、访问NVIDIA官方网站，找到cuDNN下载页面，根据CUDA Toolkit的版本选择对应的cuDNN版本进行下载。
2、下载cuDNN时，需要填写一个表格，包括NVIDIA的开发者账号信息，填写完毕后，即可下载cuDNN的压缩文件。
解压cuDNN
1、将下载的cuDNN压缩文件移动到Ubuntu系统的合适位置，例如/home/username/。
2、打开终端，切换到压缩文件所在目录，使用以下命令解压：
```bash
tar -zxvf cudnn_version.tgz
```
其中cudnn_version.tgz为下载的cuDNN压缩文件名。
配置环境变量
1、打开终端，编辑~/.bashrc文件，添加以下环境变量：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
这里的路径/usr/local/cuda是CUDA Toolkit的安装路径，如果安装路径不同，请相应修改。
2、保存并关闭文件，然后在终端中运行以下命令，使环境变量生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
测试cuDNN
1、编写一个简单的Python程序，使用cuDNN进行矩阵乘法运算，测试是否配置成功。
2、使用以下命令运行测试程序：
```bash
python test_cudnn.py
```
如果程序能够正常执行，并且没有报错，说明cuDNN配置成功。
注意事项
1、在配置cuDNN时，需要确保CUDA Toolkit和cuDNN的版本兼容。
2、如果在配置过程中遇到问题，可以查阅NVIDIA官方文档或者搜索相关的社区讨论。
3、由于NVIDIA会不断更新cuDNN，建议定期检查是否有新的版本发布，以便及时更新。
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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu怎么配置环境
