如何使用conda'下载cudnn

为了在Python环境中使用CUDA加速计算并安装cuDNN（CUDA Deep Neural Networks），你需要先确保已安装Anaconda发行版，并配置好支持GPU的环境。以下是基本步骤：

1. **创建新环境**:
- 打开终端或命令提示符，激活现有的conda环境（如果有的话）：

     conda activate your_env_name (替换your_env_name为你的环境名)

2. **安装 cudatoolkit 和 cuDNN**:
- 使用`conda`安装CUDA toolkit：

     conda install cudatoolkit

- 官方cuDNN通常需要手动下载，因为conda直接提供的是库的二进制包，不是源码。访问 NVIDIA Developer网站 (https://developer.nvidia.com/cuda-zoo) 下载cuDNN对应版本的Linux安装包。

3. **下载cuDNN**:
- 下载cuDNN for Linux (.tar.gz格式)，注意选择与你的系统架构（CPU/GPU类型）和CUDA Toolkit版本相匹配的版本。

4. **解压并设置路径**:
- 解压缩下载的cuDNN文件到合适的位置，比如`~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/cuda` 或者 `~/.local/cuda`.
- 如果使用 Anaconda Prompt 或者 conda shell，可以使用 `export CUDA_HOME=...` 设置CUDA根目录，然后编辑 `.bashrc` 或 `.zshrc` 文件将路径添加到 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中。

5. **验证安装**:
- 运行一些示例代码来检查是否成功安装，例如通过导入`torch`库：

     import torch
     print(torch.cuda.is_available()) # 如果能打印出True，则表示cuDNN安装成功