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本文详细介绍了在opENSUSE系统中配置cuDNN的步骤，针对openSUSE i3wm环境进行了具体指导。内容包括cuDNN的下载、安装及环境配置，旨在帮助用户顺利在openSUSE平台上集成并使用cuDNN库。

本文目录导读：

准备工作
安装CUDA Toolkit
安装cuDNN库
验证安装
注意事项

随着深度学习技术的快速发展，NVIDIA的cuDNN库已经成为许多深度学习框架的重要加速工具，本文将详细介绍如何在openSUSE系统上配置cuDNN库，帮助用户顺利搭建深度学习环境。

准备工作

1、确保系统为openSUSE版本，建议使用Leap或Tumbleweed版本。

2、确保已安装CUDA Toolkit，cuDNN依赖于CUDA环境。

3、下载cuDNN库，可以从NVIDIA官方网站获取。

安装CUDA Toolkit

1、从NVIDIA官方网站下载CUDA Toolkit安装包，选择与openSUSE版本相匹配的安装包。

2、安装CUDA Toolkit：

   sudo zypper install -y cuda

3、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

4、使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

安装cuDNN库

1、解压下载的cuDNN压缩包，将其移动到CUDA Toolkit目录下：

   sudo mv cudnn_version.txt /usr/local/cuda/include
   sudo mv libcudnn_version.so* /usr/local/cuda/lib64

2、创建软链接，使cuDNN库与CUDA Toolkit版本兼容：

   sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_version.so.8.0.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so
   sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_version.so.8.0.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.8.0

3、配置环境变量，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

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

4、使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

验证安装

1、编写一个简单的测试程序，如下所示：

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

2、编译测试程序：

   nvcc test_cudnn.c -o test_cudnn

3、运行测试程序：

   ./test_cudnn

如果输出正确显示cuDNN版本信息，则表示安装成功。

注意事项

1、安装cuDNN库时，确保版本与CUDA Toolkit版本兼容。

2、安装过程中，注意修改文件路径和权限，确保正确安装。

3、在使用深度学习框架时，确保已正确配置cuDNN库路径。

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本文标签属性：

openSUSE cuDNN 配置：opensuse安装yum

i3wm 环境配置：i3wm配置i3bar