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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置cuDNN环境。通过逐步指导，用户可以顺利完成CUDA Toolkit和cuDNN的安装与配置，以支持深度学习框架的高效运行。

本文目录导读：

准备工作
安装 cuDNN
验证 cuDNN 配置
常见问题

随着深度学习技术的不断发展，NVIDIA 的 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）库成为了优化深度学习模型的重要工具，cuDNN 提供了高性能的数学计算库，能够显著提升深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的性能，本文将详细介绍在 Ubuntu 系统下如何配置 cuDNN。

准备工作

1、确保系统安装了 CUDA Toolkit，CUDA Toolkit 是 NVIDIA 提供的一套用于开发 GPU 加速应用的软件开发工具，cuDNN 依赖于它，可以从 NVIDIA 官网下载并安装与 cuDNN 版本兼容的 CUDA Toolkit。

2、下载 cuDNN，从 NVIDIA 官网下载对应版本的 cuDNN，请确保下载的 cuDNN 版本与 CUDA Toolkit 版本兼容。

安装 cuDNN

1、解压下载的 cuDNN 压缩包，得到一个名为cudnn_version.txt 的文件，该文件中记录了 cuDNN 的版本信息。

2、将解压后的 cuDNN 文件夹移动到 CUDA Toolkit 的安装目录下，例如/usr/include 或/usr/local/cuda。

3、在/etc/profile 文件中添加以下环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

4、执行source /etc/profile 命令，使环境变量生效。

验证 cuDNN 配置

1、编写一个简单的测试程序，例如test_cudnn.cpp：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cudnn_version.h>
int main() {
    std::cout << "CUDA Runtime Version: " << CUDA_VERSION << std::endl;
    std::cout << "cuDNN Version: " << CUDNN_VERSION << std::endl;
    return 0;
}

2、使用 g++ 编译器编译测试程序：

g++ test_cudnn.cpp -o test_cudnn -lcudnn -L/usr/local/cuda/lib64

3、运行测试程序：

./test_cudnn

如果输出正确显示了 CUDA 和 cuDNN 的版本信息，则表示 cuDNN 配置成功。

常见问题

1、如何查看已安装的 CUDA Toolkit 版本？

运行以下命令：

nvcc --version

2、如何查看已安装的 cuDNN 版本？

运行以下命令：

cat /usr/include/cudnn_version.h

3、如何解决 cuDNN 无法找到的问题？

请检查环境变量是否设置正确，以及 cuDNN 是否已正确安装到 CUDA Toolkit 目录下。

4、如何在 PyTorch 中使用 cuDNN？

在 PyTorch 中，可以通过以下方式启用 cuDNN：

import torch
torch.backends.cudnn.enabled = True

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