[Linux操作系统]Ubuntu 下 cuDNN 配置详解|ubuntu配置教程,Ubuntu cuDNN 配置,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置cuDNN库。文章涵盖了从环境检查到cuDNN下载、解压、配置环境变量的全过程，为用户提供了清晰的Ubuntu cuDNN配置教程。

本文目录导读：

准备工作
下载 cuDNN
安装 cuDNN
验证 cuDNN 安装
配置深度学习框架

在深度学习领域，NVIDIA 的 cuDNN（CUDA Deep Neural Network）库是一个非常重要的工具，它为深度神经网络计算提供了高度优化的数学函数库，在 Ubuntu 系统下配置 cuDNN 可以提高深度学习框架的运算速度和效率，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统中安装和配置 cuDNN。

准备工作

1、确保你的系统是 Ubuntu 18.04 或更高版本。

2、确保你的计算机上已经安装了 NVIDIA GPU 驱动程序，并且版本号为 418.67 或更高，你可以通过运行nvidia-smi 命令来检查 GPU 驱动程序版本。

3、确保你的计算机上已经安装了 CUDA Toolkit，你可以从 NVIDIA 官网下载并安装适合你 GPU 的 CUDA Toolkit 版本。

下载 cuDNN

1、访问 NVIDIA cuDNN 官方网站：https://developer.nvidia.com/cudnn

2、点击“GET CUDNN”按钮，登录你的 NVIDIA 开发者账号。

3、选择合适的 cuDNN 版本，确保它与你的 CUDA Toolkit 版本兼容。

4、下载 cuDNN 压缩文件，通常为.tgz 格式。

安装 cuDNN

1、将下载的 cuDNN 压缩文件移动到你的 Ubuntu 系统中。

2、打开终端，切换到 cuDNN 压缩文件所在的目录。

3、使用以下命令解压 cuDNN 文件：

```bash

tar -xzvf cudnn_version.tgz

```

其中cudnn_version.tgz 是你下载的 cuDNN 压缩文件的名称。

4、进入解压后的 cuDNN 目录：

```bash

cd cuda

```

5、将 cuDNN 库文件复制到 CUDA Toolkit 的相应目录：

```bash

sudo cp -P lib/x64/libcudnn_version.so.?.?.?.? /usr/lib/x86_64-linux-gnu/

sudo cp -P include/cudnn_version.h /usr/include/

sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_version.so.?.?.?.?

```

其中?.?.?.? 应该替换为实际版本号。

6、创建一个 symbolic link，以便在运行深度学习框架时能够找到 cuDNN：

```bash

sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_version.so.?.?.?.? /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so

```

验证 cuDNN 安装

1、打开终端，输入以下命令：

```bash

nvcc --version

```

如果返回了 CUDA Toolkit 的版本信息，说明 CUDA Toolkit 已经安装成功。

2、运行以下命令，检查 cuDNN 是否正确安装：

```bash

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_VERSION

```

如果返回了 cuDNN 的版本信息，说明 cuDNN 已经安装成功。

配置深度学习框架

1、根据你所使用的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），按照官方文档配置 CUDA 和 cuDNN。

2、确保在运行深度学习框架时，能够正确加载 CUDA 和 cuDNN 库。

至此，你已经在 Ubuntu 系统中成功安装和配置了 cuDNN，这将有助于提高你的深度学习模型的训练速度和效率。

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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置lib