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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统下如何配置cuDNN库，包括必要的依赖安装、cuDNN的下载与解压，以及环境变量的设置，旨在帮助用户顺利地在Ubuntu系统中集成并使用cuDNN库。
本文目录导读：
在深度学习领域，NVIDIA的cuDNN库是优化GPU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系统上安装和配置cuDNN库，帮助读者顺利搭建深度学习环境。
准备工作
1、确保系统为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的版本。
3、准备cuDNN库的安装包，从NVIDIA官方网站下载cuDNN库的安装包，注意选择与CUDA Toolkit版本相匹配的cuDNN版本。
安装cuDNN
1、解压cuDNN安装包，将下载的cuDNN安装包解压到指定目录，/usr/include/cudnn_versiOn.h。
2、安装cuDNN库文件，执行以下命令：
```
sudo cp -r /path/to/cudnn_version.h /usr/include/
sudo cp -r /path/to/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn
```
/path/to/为cuDNN安装包的路径。
3、设置环境变量，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
```
执行source ~/.bashrc使环境变量生效。
验证安装
1、编写一个简单的测试程序，检查cuDNN是否安装成功，以下是一个示例代码：
```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，使用以下命令编译：
```
nvcc test_cudnn.c -o test_cudnn -lcudnn
```
运行测试程序：
```
./test_cudnn
```
如果程序能够正常运行并输出cuDNN版本信息，则表示cuDNN安装成功。
注意事项
1、确保安装的CUDA Toolkit和cuDNN版本相互兼容。
2、安装过程中，注意路径和权限设置。
3、安装完成后，确保环境变量设置正确。
以下是50个中文相关关键词：
Ubuntu, cuDNN, 配置, 安装, CUDA Toolkit, GPU, 深度学习, 神经网络, 解压, 库文件, 环境变量, 验证, 编译, 运行, 版本, 兼容, 路径, 权限, 设置, 测试, 示例, 程序, 输出, 成功, 安装包, 官方网站, 下载, 指定目录, 复制, 修改, 执行, 文件, 添加, 生效, 检查, 简单, 编写, 源代码, 运行结果, 输出信息, 版本信息, 系统要求, 安装过程, 注意事项, 环境配置, 软件安装, 编译器, 错误处理, 调试
本文标签属性：
Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置lib
