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本文详细介绍了在Ubuntu环境下如何配置cuDNN库，包括安装依赖、下载cuDNN包、配置环境变量等步骤，为用户提供了Ubuntu环境下高效利用NVIDIA GPU加速深度学习计算的方法。
本文目录导读：
随着深度学习技术的不断发展，NVIDIA的cuDNN库成为了加速深度学习模型训练的重要工具，cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是一个用于深度神经网络的GPU加速库，能够显著提高神经网络训练和推理的速度，本文将详细介绍如何在Ubuntu环境下配置cuDNN，帮助读者顺利搭建深度学习环境。
环境准备
1、操作系统：Ubuntu 18.04/20.04
2、GPU驱动：NVIDIA显卡驱动，建议版本大于等于418.67
3、CUDA：NVIDIA CUDA Toolkit，建议版本大于等于10.0
4、cuDNN：NVIDIA cuDNN库
安装CUDA Toolkit
1、下载CUDA Toolkit：访问NVIDIA官方网站，下载对应版本的CUDA Toolkit安装包。
2、安装CUDA Toolkit：
a. 解压下载的CUDA Toolkit安装包。
b. 打开终端，切换到解压后的目录。
c. 执行以下命令安装CUDA Toolkit：
```
sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run
```
d. 安装过程中，根据提示选择是否安装NVIDIA驱动（如果已安装驱动，可以选择不安装）。
e. 安装完成后，设置环境变量：
```
sudo gedit ~/.bashrc
```
在文件末尾添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
保存并退出编辑器。
f. 在终端执行以下命令使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
安装cuDNN
1、下载cuDNN：访问NVIDIA官方网站，下载对应版本的cuDNN安装包。
2、安装cuDNN：
a. 解压下载的cuDNN安装包。
b. 将解压后的cuDNN文件夹移动到CUDA Toolkit目录下：
```
sudo mv cuda /usr/local/
```
c. 设置环境变量：
```
sudo gedit ~/.bashrc
```
在文件末尾添加以下内容：
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
保存并退出编辑器。
d. 在终端执行以下命令使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
验证安装
1、编写一个简单的CUDA程序，
```c
#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
int main() {
printf("CUDA Version: %d.%d
", CUDA_VERSION / 1000, CUDA_VERSION % 1000);
return 0;
}
```
2、编译程序：
```
nvcc -o test test.cu
```
3、运行程序：
```
./test
```
如果输出CUDA版本信息，则表示CUDA和cuDNN安装成功。
常见问题
1、安装CUDA Toolkit时提示“无法安装驱动”：
解决方法：在安装CUDA Toolkit时，选择不安装NVIDIA驱动，先手动安装驱动。
2、编译程序时提示“找不到CUDA库”：
解决方法：检查CUDA Toolkit和cuDNN是否安装到正确的目录，并确保环境变量设置正确。
3、运行程序时提示“无法加载共享库”：
解决方法：检查CUDA和cuDNN的版本是否兼容，以及环境变量是否设置正确。
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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置cuda环境
