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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04环境下配置cuDNN的方法，包括安装CUDA、下载cuDNN、配置环境变量等步骤，帮助用户顺利完成Ubuntu与cuDNN的整合。

本文目录导读：

准备工作
安装cuDNN
验证安装
注意事项

在深度学习领域，NVIDIA的cuDNN库是优化GPU加速计算的关键组件，本文将详细介绍如何在Ubuntu环境下配置cuDNN，帮助读者顺利完成安装和配置工作。

准备工作

1、确保您的计算机已经安装了NVIDIA显卡驱动，可以通过运行nvidia-sMi命令来检查显卡驱动是否安装成功。

2、下载cuDNN库，访问NVIDIA官方网站，根据您的CUDA版本和操作系统选择对应的cuDNN版本进行下载。

3、准备一个文件夹用于存放cuDNN库文件，/usr/include/cudnn_version.h。

安装cuDNN

1、解压下载的cuDNN压缩包，得到一个包含cuDNN库文件的文件夹。

2、将cuDNN库文件移动到指定的文件夹，将cudnn_version.h移动到/usr/include/，将libcudnn移动到/usr/lib/x86_64-linux-gnu/。

3、在终端运行以下命令，为cuDNN库创建软链接：

   sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7.6.5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so
   sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7.6.5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7

请根据实际安装的cuDNN版本修改命令中的版本号。

4、在终端运行以下命令，更新系统环境变量：

   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

验证安装

1、编写一个简单的C程序，调用cuDNN库的函数，

   #include <stdio.h>
   #include <cudnn_version.h>
   int main() {
       printf("cuDNN Version: %d.%d.%d
", CUDNN_MAJOR, CUDNN_MINOR, CUDNN_PATCH);
       return 0;
   }
   }

2、使用g++编译器编译程序：

   g++ -o test_cudnn test_cudnn.c -lcudnn

3、运行编译后的程序：

   ./test_cudnn

如果程序能够正常输出cuDNN版本信息，则表示cuDNN安装成功。

注意事项

1、确保安装的cuDNN版本与CUDA版本兼容。

2、在安装cuDNN之前，请确保系统中已经安装了相应的依赖库，如GCC、g++等。

3、安装过程中如遇到问题，可以查阅NVIDIA官方文档或向网友求助。

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