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本文详细介绍了在Ubuntu系统中配置cuDNN的方法,包括安装、环境变量设置等步骤,并针对配置过程中可能遇到的问题提供了相应的解决策略,旨在帮助用户顺利在Ubuntu系统中完成cuDNN的配置。
本文目录导读:
随着深度学习技术的快速发展,NVIDIA的cuDNN库已成为众多深度学习框架的重要加速库,在Ubuntu系统中配置cuDNN,可以有效地提升深度学习模型的训练速度,本文将详细介绍在Ubuntu系统中安装和配置cuDNN的步骤,以及解决一些常见问题的方法。
环境准备
1、操作系统:Ubuntu 16.04/18.04/20.04
2、显卡驱动:确保安装了NVIDIA显卡驱动,版本至少为CUDA 10.0所支持的版本。
3、CUDA:安装CUDA Toolkit,版本与cuDNN兼容。
下载cuDNN
1、访问NVIDIA官方网站,进入cuDNN下载页面。
2、选择对应的cuDNN版本、操作系统、CUDA版本和平台(x86_64或aarch64)。
3、填写相关信息,同意许可协议,下载cuDNN压缩包。
安装cuDNN
1、解压下载的cuDNN压缩包,得到一个名为“cuda”的文件夹。
2、将“cuda”文件夹移动到CUDA Toolkit的安装目录下,/usr/local/cuda。
3、在终端中执行以下命令,将cuDNN的库文件添加到系统路径:
sudo ln -s /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h.bak sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/lib sudo ln -s /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h
4、验证安装是否成功:
nvcc --version
如果显示CUDA版本信息,则表示安装成功。
配置环境变量
1、打开终端,编辑bashrc文件:
sudo gedit ~/.bashrc
2、在文件末尾添加以下内容:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
3、保存并关闭文件,重新加载环境变量:
source ~/.bashrc
测试cuDNN
1、编写一个简单的测试程序,
#include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cudnn_version.h> int main() { printf("CUDA Runtime Version: %d.%d.%d ", CUDA_VERSION >> 22, (CUDA_VERSION & 0x000FFFFF) >> 14, (CUDA_VERSION & 0x0000FFF)); printf("cuDNN Version: %d.%d.%d ", CUDNN_MAJOR, CUDNN_MINOR, CUDNN_PATCH); return 0; }
2、编译程序:
nvcc test_cudnn.cu -o test_cudnn
3、运行程序:
./test_cudnn
如果程序正常输出CUDA和cuDNN的版本信息,则表示配置成功。
常见问题与解决方法
1、问题:安装cuDNN时提示“无法找到CUDA Toolkit”。
解决方法:确保CUDA Toolkit已正确安装,并检查CUDA Toolkit的安装路径是否正确。
2、问题:编译程序时提示“未找到cudnn.h”。
解决方法:检查CUDA Toolkit的安装路径是否正确,并确保已将cuDNN的库文件添加到系统路径。
3、问题:运行程序时提示“无法加载共享库:libcudnn.so.x.y.z”。
解决方法:检查cuDNN的库文件是否已正确安装到CUDA Toolkit的安装目录下,并检查系统路径是否包含cuDNN的库文件。
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本文标签属性:
Ubuntu cuDNN 配置:ubuntu配置cuda环境
cuDNN 配置教程:cudnn8.0安装