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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置cuDNN环境。文章涵盖了安装所需依赖、下载cuDNN库、配置环境变量等步骤，旨在帮助用户顺利在Ubuntu上搭建适合深度学习需求的cuDNN环境。

本文目录导读：

准备工作
安装cuDNN
配置环境变量
测试安装
常见问题

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA推出的一套用于深度学习的GPU加速库，它为深度神经网络提供了高度优化的实现，在Ubuntu系统上配置cuDNN，可以让深度学习模型的训练更加高效，下面将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装和配置cuDNN。

准备工作

1、确保系统安装了CUDA Toolkit，CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于开发GPU加速应用程序的软件开发包，可以从NVIDIA官网下载并安装适合自己GPU版本的CUDA Toolkit。

2、确保系统安装了GCC编译器，GCC（GNU Compiler Collection）是一套编程语言编译器，用于支持各种编程语言，如C、C++等，可以使用以下命令安装GCC：

   sudo apt-get install build-essential

3、下载cuDNN库，可以从NVIDIA官网下载cuDNN库，下载前需要注册NVIDIA开发者账号。

安装cuDNN

1、解压下载的cuDNN压缩包，通常压缩包的名称为“cudnn-<version>.tgz”。

2、将解压后的文件夹移动到CUDA Toolkit的安装目录下，

   sudo mv cudnn-<version> /usr/include/cudnn_version.h

3、在CUDA Toolkit的安装目录下创建一个软链接，方便后续调用：

   sudo ln -s /usr/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h

4、将cuDNN库文件复制到CUDA Toolkit的库目录下：

   sudo cp -r /path/to/cudnn-<version>/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

“/path/to/cudnn-<version>”为解压后的cuDNN文件夹路径。

5、更新系统链接器配置文件，以便在编译时能够找到cuDNN库：

   sudo ldconfig

配置环境变量

为了让系统在编译时能够自动找到CUDA和cuDNN库，需要配置环境变量，可以编辑～/.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，然后执行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

测试安装

为了验证cuDNN是否安装成功，可以编写一个简单的C++程序，使用cuDNN库进行矩阵乘法操作，编译并运行程序，如果输出结果正确，则表示安装成功。

常见问题

1、安装过程中出现“找不到CUDA库”的提示，可能是因为CUDA Toolkit没有正确安装或者环境变量配置不正确，请检查CUDA Toolkit的安装路径和环境变量配置。

2、编译时出现“找不到cuDNN库”的提示，可能是因为cuDNN库没有正确安装或者环境变量配置不正确，请检查cuDNN库的安装路径和环境变量配置。

3、运行程序时出现“无法加载共享库”的提示，可能是因为系统链接器没有找到cuDNN库，请执行“sudo ldconfig”命令更新链接器配置。

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