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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统下配置cuDNN环境的步骤。讲解了如何安装NVIDIA显卡驱动，确保硬件支持。阐述了CUDA工具包的安装过程，为cuDNN的配置奠定基础。随后，重点说明了cuDNN的下载与安装方法，包括解压、移动文件及设置环境变量等关键操作。提供了验证配置是否成功的测试方法，确保cuDNN环境正常工作，为深度学习应用提供支持。

在深度学习和人工智能领域，NVIDIA的CUDA和cuDNN库是不可或缺的工具，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，而cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）则是专门为深度神经网络设计的加速库，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置cuDNN环境，帮助你在深度学习项目中快速上手。

系统要求

在开始配置之前，确保你的系统满足以下要求：

- 操作系统：Ubuntu 18.04/20.04/22.04

- GPU：NVIDIA显卡（支持CUDA）

- CUDA版本：建议使用最新稳定版

- cuDNN版本：与CUDA版本兼容

步骤一：安装NVIDIA驱动

1、添加NVIDIA包存储库

打开终端，执行以下命令添加NVIDIA包存储库：

```bash

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

```

2、安装NVIDIA驱动

使用以下命令安装最新的NVIDIA驱动：

```bash

sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

```

其中<version>是你希望安装的驱动版本，你也可以使用ubuntu-drivers autoinstall命令自动安装推荐的驱动。

3、重启系统

安装完成后，重启系统以使驱动生效：

```bash

sudo reboot

```

4、验证驱动安装

重启后，使用以下命令验证驱动是否安装成功：

```bash

nvidia-smi

```

如果看到NVIDIA的驱动信息和GPU状态，说明驱动安装成功。

步骤二：安装CUDA

1、下载CUDA安装包

访问NVIDIA官网的CUDA下载页面（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），选择对应的Ubuntu版本和安装方式，下载.run文件。

2、赋予执行权限

下载完成后，赋予.run文件执行权限：

```bash

chmod +x cuda_<version>_linux.run

```

3、安装CUDA

运行以下命令开始安装：

```bash

sudo ./cuda_<version>_linux.run

```

在安装过程中，选择“接受许可协议”，并按照提示进行操作，建议不要安装NVIDIA驱动（如果已经安装过）。

4、配置环境变量

安装完成后，添加CUDA路径到环境变量中，打开~/.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}}

```

其中<version>是你的CUDA版本，保存并退出文件。

5、使配置生效

执行以下命令使配置生效：

```bash

source ~/.bashrc

```

6、验证CUDA安装

使用以下命令验证CUDA是否安装成功：

```bash

nvcc --version

```

如果看到CUDA编译器的版本信息，说明安装成功。

步骤三：安装cuDNN

1、下载cuDNN

访问NVIDIA官网的cuDNN下载页面（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive），选择与你的CUDA版本兼容的cuDNN版本，下载对应的.deb文件。

2、安装cuDNN

使用以下命令安装下载的.deb文件：

```bash

sudo dpkg -i cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.deb

sudo apt-get install -f

```

3、验证cuDNN安装

创建一个简单的CUDA程序，测试cuDNN是否正常工作，创建文件cudnn_test.cu，并添加以下内容：

```cpp

#include <cudnn.h>

#include <stdio.h>

int main() {

cudnnHandle_t handle;

cudnnCreate(&handle);

printf("cuDNN version: %d

", CUDNN_MAJOR);

cudnnDestroy(handle);

return 0;

}

```

编译并运行该程序：

```bash

nvcc cudnn_test.cu -o cudnn_test -lcudnn

./cudnn_test

```

如果输出cuDNN的版本信息，说明安装成功。

步骤四：配置深度学习框架

以TensorFlow为例，介绍如何配置深度学习框架。

1、创建虚拟环境

建议使用虚拟环境隔离项目依赖，安装virtualenv并创建虚拟环境：

```bash

sudo apt-get install python3-pip

pip3 install virtualenv

virtualenv tf_env

source tf_env/bin/aCTIvate

```

2、安装TensorFlow

在虚拟环境中安装TensorFlow：

```bash

pip install tensorflow-gpu

```

3、验证TensorFlow安装

运行以下Python代码验证TensorFlow是否能够识别GPU：

```python

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

```

常见问题及解决方案

1、驱动与CUDA不兼容

确保下载的NVIDIA驱动和CUDA版本兼容，可以参考NVIDIA官方文档获取兼容性信息。

2、环境变量配置错误

检查~/.bashrc文件中的CUDA路径是否正确，并确保已执行source ~/.bashrc。

3、cuDNN安装失败

确保下载的cuDNN版本与CUDA版本兼容，并使用正确的安装命令。

通过以上步骤，你应该能够在Ubuntu系统下成功配置cuDNN环境，无论是进行深度学习研究还是开发实际应用，一个稳定高效的CUDA和cuDNN环境都是必不可少的，希望本文能为你提供有价值的参考。