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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置cuDNN的方法，包括安装依赖、下载cuDNN库、配置环境变量等步骤，为用户提供了清晰的Ubuntu cuDNN配置教程。

本文目录导读：

准备工作
安装cuDNN
配置cuDNN
常见问题

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA推出的用于深度学习的库，能够显著提高深度神经网络训练的速度，在Ubuntu系统上配置cuDNN，可以让开发者充分利用NVIDIA GPU的性能，本文将详细介绍在Ubuntu系统下如何配置cuDNN。

准备工作

1、确保系统已安装CUDA Toolkit，CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于GPU计算的软件开发工具包，包含了CUDA运行时库、编译器和其他相关工具，可以从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。

2、下载cuDNN，从NVIDIA官方网站下载cuDNN，需要注册并同意NVIDIA的许可协议，下载完成后，会得到一个压缩文件，cudnn-版本号.tgz。

安装cuDNN

1、解压下载的cuDNN压缩文件：

tar -xzvf cudnn-版本号.tgz

2、将解压后的cuDNN文件夹移动到CUDA Toolkit的安装目录下，

sudo mv cuda /usr/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda

3、设置环境变量，在~/.bashrc文件中添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

执行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

4、验证安装，执行以下命令，查看cuDNN版本信息：

nvcc --version

如果返回了CUDA版本信息，则表示cuDNN安装成功。

配置cuDNN

1、创建一个名为cudnn_version.h的文件，并添加以下内容：

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0

2、将cudnn_version.h文件移动到CUDA Toolkit的include目录下，

sudo mv cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/

3、在编译深度学习框架或模型时，确保链接cuDNN库，以下是一个简单的例子：

g++ -o example example.cpp -L/usr/local/cuda/lib64 -lcudnn -lcudart -std=c++11

常见问题

1、如何确定安装的cuDNN版本？

可以在CUDA Toolkit的include目录下查看cudnn_version.h文件，或者使用以下命令：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h

2、如何卸载cuDNN？

卸载cuDNN只需删除安装目录下的相关文件即可：

sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h
sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn

3、如何升级cuDNN？

卸载旧版本的cuDNN，然后按照本文的步骤安装新版本的cuDNN。

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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置lib