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本文提供了一份详尽的Ubuntu系统下cuDNN配置教程，涵盖从安装到验证的全过程。介绍了准备工作，包括系统环境和依赖项的安装。详细讲解了cuDNN的下载、解压及安装步骤。通过实际运行示例代码验证cuDNN是否配置成功。此攻略旨在帮助用户高效完成cuDNN配置，提升Ubuntu系统在深度学习任务中的性能表现。
本文目录导读：
在深度学习和人工智能领域，NVIDIA的cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是一个非常重要的库，它为深度神经网络提供了高效的实现，对于使用Ubuntu系统的开发者来说，正确配置cuDNN是进行高性能计算的关键一步，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下安装和配置cuDNN，并验证其是否配置成功。
准备工作
在开始安装cuDNN之前，需要确保你的系统已经安装了CUDA工具包，因为cuDNN依赖于CUDA。
1、检查系统版本
打开终端，输入以下命令查看Ubuntu版本：
```bash
lsb_release -a
```
确保你的系统版本是Ubuntu 18.04或更高版本。
2、安装CUDA
NVIDIA官方提供了详细的CUDA安装指南，你可以访问NVIDIA官网下载并安装适合你系统版本的CUDA工具包，可以通过以下命令安装：
```bash
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
安装完成后，需要添加CUDA路径到环境变量中，编辑~/.bashrc文件：
```bash
nano ~/.bashrc
```
在文件末尾添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<versiOn>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
替换<version>为你的CUDA版本号，然后保存并退出，运行以下命令使更改生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
下载并安装cuDNN
1、下载cuDNN
访问NVIDIA官网的cuDNN下载页面，选择与你CUDA版本相匹配的cuDNN版本进行下载，通常会有三个文件需要下载：
libcudnn8.x.x.x_cudaX.Y.so
libcudnn8.x.x.x_cudaX.Y.so libcudnn8.x.x.x_cudaX.Y.so
libcudnn8.x.x.x_cudaX.Y.so libcudnn8.x.x.x_cudaX.Y.so
2、解压并安装cuDNN
下载完成后，将文件解压到某个目录，例如~/cudnn：
```bash
tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz -C ~/cudnn
```
然后将解压后的文件复制到CUDA目录下：
```bash
sudo cp -P ~/cudnn/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P ~/cudnn/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn
```
3、更新环境变量
再次编辑~/.bashrc文件，添加cuDNN的库路径：
```bash
nano ~/.bashrc
```
在文件末尾添加以下内容：
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
保存并退出，然后运行以下命令使更改生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
验证cuDNN安装
为了确保cuDNN安装成功，可以进行以下验证：
1、检查cuDNN版本
在终端中输入以下命令：
```bash
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
这将显示cuDNN的版本信息。
2、运行示例程序
NVIDIA提供了cuDNN的示例程序，可以通过编译和运行这些程序来验证安装是否成功，下载cuDNN的示例代码：
```bash
git clone https://github.com/NVIDIA/cuda.git
cd cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
```
如果程序输出设备信息且没有错误，说明cuDNN安装成功。
常见问题及解决方案
1、权限问题
在复制文件时可能会遇到权限不足的问题，可以使用sudo命令提升权限。
2、路径错误
确保所有路径都正确无误，特别是CUDA和cuDNN的安装路径。
3、版本不匹配
确保CUDA和cuDNN的版本相互兼容，否则可能会导致程序无法正常运行。
4、环境变量未生效
有时环境变量的更改可能不会立即生效，可以尝试重启终端或重新登录系统。
通过以上步骤，你应该能够在Ubuntu系统下成功安装和配置cuDNN，cuDNN的配置是深度学习开发的重要一环，正确配置后可以显著提升计算性能，希望本文能为你提供有价值的参考，助你在深度学习领域更进一步。
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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu 系统配置
