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本文详细介绍如何在openSUSE系统中配置cuDNN，涵盖常用命令及配置步骤，帮助用户在openSUSE环境下顺利集成和使用cuDNN库。

在深度学习领域，NVIDIA的cuDNN库是一个非常重要的库，它为深度神经网络中的卷积、池化和归一化等操作提供了高性能的实现，要在openSUSE系统中使用cuDNN，我们需要进行一系列的配置，下面，我将详细介绍在openSUSE系统中配置cuDNN的步骤。

我们需要准备以下环境和软件：

1、openSUSE系统（建议使用最新版本）

2、NVIDIA显卡驱动（版本至少为396.26）

3、CUDA Toolkit（版本至少为10.0）

4、cuDNN库

以下是详细的配置步骤：

步骤1：安装NVIDIA显卡驱动

在openSUSE系统中，我们可以通过以下命令安装NVIDIA显卡驱动：

sudo zypper install -t package Pattern:nVIDIA

安装完成后，重启计算机，然后运行nvidia-smi命令，查看显卡驱动是否安装成功。

步骤2：安装CUDA Toolkit

CUDA Toolkit是NVIDIA提供的一个开发工具包，用于开发GPU加速的应用程序，我们可以从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit的run文件，然后执行以下命令进行安装：

sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

安装过程中，选择自定义安装，确保安装了CUDA Toolkit和NVCC编译器。

步骤3：配置环境变量

安装完CUDA Toolkit后，我们需要配置环境变量，打开~/.bashrc文件，在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存并关闭文件，然后运行source ~/.bashrc使环境变量生效。

步骤4：下载并安装cuDNN库

从NVIDIA官网下载cuDNN库，下载完成后，将其解压到指定目录，假设我们将其解压到/usr/include/cudnn_version.h目录。

步骤5：配置cuDNN库

在解压后的cuDNN库目录中，找到include和lib两个文件夹，将include文件夹中的cudnn_version.h文件复制到/usr/include目录下，将lib文件夹中的libcudnn文件复制到/usr/lib64目录下。

我们需要创建一个软链接，使cuDNN库的版本号与CUDA Toolkit的版本号保持一致，执行以下命令：

sudo ln -sf /usr/lib64/libcudnn.so.7.6.5 /usr/lib64/libcudnn.so.7.6
sudo ln -sf /usr/lib64/libcudnn.so.7.6 /usr/lib64/libcudnn.so

步骤6：测试cuDNN配置

为了验证cuDNN配置是否成功，我们可以编写一个简单的测试程序，以下是一个使用cuDNN的示例代码：

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

将上述代码保存为test_cudnn.c，然后使用以下命令编译和运行：

gcc test_cudnn.c -o test_cudnn -lcudnn
./test_cudnn

如果程序能正常运行并输出cuDNN版本信息，那么说明cuDNN配置成功。

本文详细介绍了在openSUSE系统中配置cuDNN的步骤，通过安装NVIDIA显卡驱动、CUDA Toolkit和cuDNN库，并进行相应的配置，我们可以在openSUSE系统中使用cuDNN库进行深度学习开发，希望本文对读者有所帮助。

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