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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置cuDNN库。文章涵盖了从环境准备到cuDNN的下载、解压和配置步骤，旨在帮助用户顺利完成Ubuntu下的cuDNN配置，以支持深度学习框架的运行。
本文目录导读：
在深度学习领域，NVIDIA的cuDNN库是加速神经网络计算的重要工具，它为深度神经网络提供了高度优化的数学函数库，能够显著提高GPU的运算性能，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下安装和配置cuDNN，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官网下载并安装适合版本的CUDA Toolkit。
3、准备cuDNN安装包，从NVIDIA官网下载cuDNN安装包，需要注册并同意NVIDIA的许可协议。
安装cuDNN
1、解压cuDNN安装包，在终端中执行以下命令：
tar -zxvf cudnn-版本号.tgz
2、将cuDNN文件移动到CUDA Toolkit目录下，执行以下命令：
sudo mv cuda /usr/include
3、更新系统链接库，执行以下命令：
sudo ldconfig
4、验证cuDNN是否安装成功，在终端中执行以下命令：
nvcc --version
如果返回了CUDA的版本信息，则表示cuDNN安装成功。
配置环境变量
1、打开终端，编辑bash配置文件：
sudo gedit ~/.bashrc
2、在文件末尾添加以下环境变量：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
3、保存并关闭文件，在终端中执行以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
测试cuDNN
1、编写一个简单的CUDA程序，
#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
int main() {
printf("CUDA Version: %d
", CUDA_VERSION);
return 0;
}2、使用nvcc编译器编译程序：
nvcc test_cuda.cu -o test_cuda
3、运行程序：
./test_cuda
如果程序输出CUDA版本信息，则表示cuDNN配置成功。
常见问题及解决方案
1、问题：安装cuDNN时提示“无法找到CUDA Toolkit”。
解决方案：确保CUDA Toolkit已经安装，并且安装路径正确。
2、问题：运行程序时提示“找不到libcuda.so”。
解决方案：检查LD_LIBRARY_PATH环境变量是否包含CUDA库路径。
3、问题：编译程序时提示“找不到cudnn.h”。
解决方案：检查CUDA Toolkit和cuDNN的安装路径是否正确，并确保环境变量设置正确。
在Ubuntu系统下配置cuDNN可能存在一定的难度，但只要按照上述步骤进行操作，基本上可以顺利完成，掌握cuDNN的安装和配置方法，将为深度学习研究提供强大的支持。
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本文标签属性：
Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu20.04配置
cuDNN 安装调试：cudnn安装教程win10
