ubuntu下cuDNN配置

本文介绍了在Ubuntu系统中配置cuDNN以加速深度学习的过程。首先,cuda作为GPU开发工具,而cuDNN是对cuda的优化,尤其在神经网络操作上。配置cuDNN需要先安装cuda,然后下载cuDNN压缩包并解压,将包含的文件复制到cuda安装目录。由于权限问题,可能需要手动创建符号链接,并在编译如caffe等深度学习库时启用cuDNN支持。

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一般我们开发都是基于CPU的,cuda可以看作是辅助我们针对GPU开发的一个工具。 而cuDNN官网的全称是CUDA Deep Neural Network,相比标准的cuda,它在一些常用的神经网络操作上进行了性能的优化,比如卷积,pooling,归一化,以及激活层等等。在理解上面这段的基础上,我们可以猜测配置cuDNN时是要对cuda进行一些修改,所以我们要先安装cuda。cuDNN下载需要注册,这个过程耐心点也很快。下面以ubuntu为例说明如何配置cuDNN进行神经网络的加速。
1.下载cuDNN压缩包;这里附上cudnn-7.0的百度云链接
2.对下载文件进行解压:

tar -zxvf cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-prod.tgz

3.解压后会看到一个cuda文件夹,里面包含了include以及lib64两个子目录。我们需要做的就是将这两个字母里面的文件复制到cuda对应的安装目录。这里以cuda的安装目录为/usr/local/cuda/,这个目录下也会包含include/以及lib64/这两个文件夹,将之前目录的文件复制过来即可。

sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuDNN/cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

上面的sudo是为了声明权限。
4.这时候本来已经可以了,但是由于权限的原因原来的两个符号链接文件(libcudnn.so,libcudnn.so.7.0)已经失效了,直接编译便会报错,所以这时手动生成符号链接。

#下面的操作在/usr/local/cuda/lib64/目录下进行
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7.0#删除两个符号链接;
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.64 libcudnn.so.7.0
sudo ln -s libcudnn.so.7.0 libcudnn.so

5.在编译caffe(或者其他深度学习库)时,只需要在make的配置文件Makefile.config中将USE_CUDNN取消注释即可。

### 安装和配置 cuDNN 的方法 要在 Ubuntu 系统中成功安装并配置 cuDNN,可以按照以下方式操作: #### 下载 cuDNN 首先访问 NVIDIA 官方网站下载适用于所安装 CUDA 版本的 cuDNN 软件包。确保选择与已安装的 CUDA 版本兼容的 cuDNN 版本[^1]。 ```bash wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v8.9.7/prod/12.4_20231115/cudnn-linux-x86_64-8.9.7.1_cuda12-archive.tar.xz ``` 上述命令中的 URL 是示例地址,请替换为你实际需要的版本链接。 #### 解压文件 下载完成后解压缩 tar 文件到指定目录。通常建议将其放置于 `/usr/local/cuda` 或者其他适当位置。 ```bash tar -xvJf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.1_cuda12-archive.tar.xz -C /usr/local/cuda/ ``` 此命令会将 cuDNN 库提取至 `/usr/local/cuda` 中的相关子目录下。 #### 配置环境变量 如果尚未设置好 CUDA 的路径,则需更新 `.bashrc` 文件来添加必要的库路径。 编辑 `~/.bashrc` 并加入如下内容: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc ``` 通过执行以上脚本来刷新当前 shell session 的环境变量设定。 验证安装是否完成可以通过测试一些简单的 TensorFlow 或 PyTorch 模型训练过程来看 GPU 加速功能是否正常工作。 ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 这段 Python 代码用于确认 Tensorflow 是否能够检测到可用的 GPU 设备。
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