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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：

环境准备
下载cuDNN
安装cuDNN
配置环境变量
测试cuDNN
常见问题与解决方法

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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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu20.04配置

cuDNN 配置教程：cudnn安装教程win10