cuDNN安装方法

博客介绍了cuDNN的下载、安装及版本检查方法。下载时需根据操作系统和cuda版本选择匹配的cuDNN;安装时要解压文件并拷贝到对应目录,修改权限;最后通过查看cudnn_version.h文件检查当前cuDNN版本。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

• 1、下载cuDNN
• 2、安装cuDNN
• 3、检查当前cuDNN

1、下载cuDNN
链接https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey
选择版本时,需要根据操作系统选择和cuda版本匹配的cuDNN
在这里插入图片描述

2、安装cuDNN
解压下载好的cuDNN
tar -xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz
拷贝文件到对应的目录
cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/

进入/usr/local/cuda/lib64目录,修改权限
chmod +r libcudnn.so.7.0.5
ln -sf ln -sf libcudnn.so.8.1.0 libcudnn.so
ln -sf libcudnn.so.8 libcudnn.so
ldconfig

3、检查当前cuDNN
root@a3:~/cudnn/cuda# cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 1
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0

#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#endif /* CUDNN_VERSION_H */
(base) root@a3:~/cudnn/cuda#

### CUDNN 的多种安装方法 CUDNN 是 NVIDIA 提供的一个用于加速深度学习计算的库,通常与 CUDA 配合使用。以下是几种常见的 CUDNN 安装方法: #### 方法一:通过官方预编译二进制文件手动安装方法适用于 Windows 和 Linux 用户。具体步骤如下: 1. 下载适合您系统的 CUDNN 版本(需注册并登录 NVIDIA 开发者账户)。 2. 解压下载的压缩包到指定目录。例如,在 Ubuntu 上可以解压至 `/usr/local/cuda` 或其他自定义路径[^3]。 3. 将解压后的 `include` 文件夹中的头文件复制到 CUDA 已有的 `include` 路径下;同样地,把 `lib64` 中的内容也移动过去。 #### 方法二:利用 APT 包管理器 (仅限于 Debian/Ubuntu 系统) 对于基于 Debian 的发行版如 Ubuntu, 可以借助 apt-get 来简化这一流程: ```bash sudo apt update && sudo apt install nvidia-cudnn-* ``` 这条指令会自动处理依赖关系并将 cudnn 正确配置好[^2]. #### 方法三:集成 Anaconda 发行版环境下的 TensorFlow 自动化部署 如果目标主要是为了支持像 Tensorflow 这样的框架运行,则可以直接依靠 conda 命令完成整个栈(含 cuda & cudnn)的一键式设置: ```bash conda create -n tf_gpu tensorflow-gpu python=3.x ``` 上述操作不仅创建了一个新的虚拟环境名为tf_gpu还同时拉取了必要的gpu驱动程序版本匹配项[^1]. 请注意每一种途径都有其特定适用场景以及前提条件约束比如操作系统类型硬件兼容性等等所以在实际动手之前务必确认清楚自己的开发平台特性. ### 注意事项 无论采用哪种方式进行安装都需要确保已预先正确设置了显卡驱动程序并且验证过CUDA toolkit 功能正常工作之后再继续下一步骤即引入cudnn组件部分最后一步总是要记得测试一下样例代码来检验整体链路是否通畅无误。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值