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本文详细介绍了在Ubuntu系统下如何配置cuDNN库，包括安装CUDA、下载cuDNN、配置环境变量等步骤，旨在帮助用户顺利完成Ubuntu下的cuDNN配置，为深度学习开发提供支持。
本文目录导读：
随着深度学习技术的不断发展，NVIDIA的cuDNN库成为了许多研究人员和开发者的首选工具，cuDNN（CUDA Deep Neural Network）是一个为深度神经网络加速的库，它提供了高度优化的数学运算函数，可以显著提高深度学习模型的训练和推理性能，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置cuDNN。
准备工作
在配置cuDNN之前，需要确保系统已经安装了以下依赖项：
- CUDA Toolkit：NVIDIA的CUDA工具包是cuDNN运行的基础，因此首先需要安装CUDA Toolkit，可以从NVIDIA官方网站下载并安装与cuDNN兼容的版本。
- GCC编译器：cuDNN需要GCC编译器进行编译，建议安装GCC 4.8或更高版本。
- make工具：用于编译cuDNN。
下载cuDNN
从NVIDIA官方网站下载cuDNN，访问[NVIDIA cuDNN归档](httPS://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)页面，根据CUDA Toolkit的版本选择对应的cuDNN版本进行下载。
解压cuDNN
下载完成后，将cuDNN压缩文件解压到指定的目录，可以解压到/usr/include目录下。
tar -zxvf cudnn_version.tgz -C /usr/include
配置环境变量
为了使cuDNN库能够在系统中正确使用，需要配置环境变量，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并退出编辑器，然后运行以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
编译cuDNN
进入cuDNN解压后的目录，运行make命令进行编译。
cd /usr/include/cudnn_version/cudnn_samples_vX.X.X make
编译完成后，会在当前目录下生成一些示例程序。
验证安装
为了验证cuDNN是否安装成功，可以运行示例程序中的mnistCuda，如果程序能够正常运行并输出结果，则表示cuDNN安装成功。
./mnistCuda
常见问题
问题1：编译时出现“找不到CUDA库”的错误。
解决方法：确保CUDA Toolkit已经正确安装，并且环境变量配置正确。
问题2：运行示例程序时出现“无法加载共享库”的错误。
解决方法：检查LD_LIBRARY_PATH环境变量是否包含CUDA库的路径。
在Ubuntu系统下配置cuDNN可能需要一定的耐心和技巧，但通过上述步骤，应该能够顺利完成，正确配置cuDNN后，可以显著提高深度学习任务的效率，为研究和开发工作带来便利。
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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置cuda环境
