深度学习环境配置 cuda 10.0 cudnn 7.5.0 for cuDNN Support Matrixls

zhe_csdn

于 2019-03-12 20:50:49 发布

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分类专栏： cuda

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本文详细介绍CUDA各版本的历史下载链接及安装步骤，包括deb包的安装、cuDNN的配置，以及如何在多个CUDA版本间进行切换。此外，还介绍了TensorRT的安装依赖方式，适合需要使用GPU加速计算的开发者参考。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

cuda历史各个版本下载链接
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
1、下载deb包按照指令要求下载
注意：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-/7fa2af80.pub (这步需注意，到目录下寻找)
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
2、cudnn 安装
解压下载文件，看到cuda文件夹
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h| grep CUDNN_MAJOR -A2
查看版本
3、多个cuda版本之间的切换
rm -rf /usr/local/cuda #删除之间创建的链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0/ usr/local/cuda/
nvcc #查看版本

4、TensorRT安装会依赖这种方式的安装
如果仅仅安装cuda cudnn 可以有其他官网介绍的方式安装
但是一般都会使用TensorRT 因此推荐这种方式安装