cuDNN升级

出错现象
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

查看当前版本为5.0
:/usr/local/cuda/lib64
$ ls -l
lrwxrwxrwx 1 root root        13 12月 23  2016 libcudnn.so -> libcudnn.so.5
lrwxrwxrwx 1 root root        17 12月 23  2016 libcudnn.so.5 -> libcudnn.so.5.1.5
-rwxr-xr-x 1 root root  79337624 12月 23  2016 libcudnn.so.5.1.5

需要升级到6.0版本
1、解压出一个名为cuda的文件夹,文件夹中有include和lib64两个文件夹
2、删除原来的cudnn
sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3、安装安装需要版本的cudnn,在终端cd到刚解压的cuda文件夹
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/


4、建立软链接(注意版本号换成你自己的)

cd  /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.6.0.21  
sudo ln -sf libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6  
sudo ln -sf libcudnn.so.6 libcudnn.so  
sudo ldconfig  

5、检测
cd /usr/local/cuda/lib64/
ll

lrwxrwxrwx  1 root root        13 9月  18 18:17 libcudnn.so -> libcudnn.so.6*
lrwxrwxrwx  1 root root        18 9月  18 18:17 libcudnn.so.6 -> libcudnn.so.6.0.21*
-rwxr-xr-x  1 root root 154322864 9月  18 18:15 libcudnn.so.6.0.21*


会显示出你已经建立的软链接记录
至此,cudnn版本更新完毕




### 如何通过 pip 升级 cuDNN 版本 需要注意的是,cuDNN 并不是一个可以直接通过 `pip` 安装或升级的库。cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个 GPU 加速的神经网络库,通常用于加速深度学习框架中的计算过程。要安装或升级 cuDNN,应该遵循官方指南并下载相应的版本。 对于 TensorFlow 或 PyTorch 这样的深度学习框架来说,它们依赖于特定版本的 CUDA 和 cuDNN。这些框架有时会提供带有预编译 CUDA 支持的二进制文件,但是这并不意味着可以简单地通过 `pip` 来管理 cuDNN版本[^1]。 如果确实需要不同版本cuDNN 来适配不同的项目需求,则应当按照以下方式操作: #### 方法一:手动下载和配置 - 访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cudnn),注册账号后下载所需的 cuDNN 库。 - 将下载好的压缩包解压到指定路径下(通常是 Anaconda 环境下的目录或者是系统的默认位置)。 - 设置环境变量以便程序能够找到新安装的 cuDNN 文件。 #### 方法二:使用 Conda 创建隔离环境 Conda 可以更方便地管理和切换多个 Python 环境及其依赖项,包括 CUDA 工具链和 cuDNN。创建一个新的 conda 环境时可以选择合适的 CUDA 和 cuDNN 组合: ```bash conda create -n myenv python=3.x cuda-toolkit=11.2 cudnn=8.1 ``` 这种方法允许在同一台机器上轻松维护多个具有不同 CUDA/cuDNN 配置的工作空间而不会相互干扰。
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