5.1.5 cuDNN安装过程

5.1.5 cuDNN安装过程

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cuDNN安装过程
说明：
cuDNN‌是一个由NVIDIA开发的深度神经网络库，旨在利用GPU的并行计算能力，加速深度学习模型的训练和推理过程‌‌。

cuDNN需要安装的版本需要参考Tensorflow的版本和PyTorch的版本，Tensorflow2.10版本以上（不包含2.10）在windows上不支持GPU，所以不用考虑了，Tensorflow2.10对应的cuDNN版本为8.1。PyTorch则没有相关顾虑。

cuDNN的安装过程有两种方式：（1）下载的是文件，没有.exe，所以就需要将下载的文件复制到对应的CUDA文件中；（2）下载的是.exe文件，双击运行即可。

有.exe文件的系统环境变量自动配置，不需多余操作。

安装步骤：
下载链接（下载速度还是比较快的）

https://developer.nvidia.com/cudnn-archive

界面如下

在cuDNN9.0以上的版本需要下载后在安装的过程中才能看到支持的CUDA版本，如下面第六步，但通常支持的是CUDA11.8版本和12.3以上版本。

cuDNN 8.x - 1.x (December 2023 - August 2014)点进去可以看到老版本，老版本自带CUDA对应的版本，根据CUDA版本来确定需要下载的cuDNN版本。

下载入口

其中，Tarball文件既是没有.exe文件的。

安装过程按照下载的内容不同分两种，下面分别介绍安装步骤：

一、下载的是.exe（版本高的有）

1、双击运行即可（建议管理员方式运行）

2、点击OK

3、解压中

4、点击同意并继续

5、选择自定义安装，点击下一步

6、选择所需安装的版本（简单的话都选）

7、修改安装路径，点击下一步

8、点击关闭，安装完成

二、没有.exe文件

1、下载压缩包

2、解压

3、进入文件

4、将上面的文件进行复制粘贴到CUDA的安装路径中去

我的CUDA安装路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

四个文件直接粘贴：

说明：由于在安装CUDA过程中，已经添加系统路径，在此不需操作