linux在线安装cudnn

要在Linux上安装cudnn，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，删除已经安装的cudnn版本：

   cd /usr/local/cuda/include/
   rm -r cudnn.h
   cd /usr/local/cuda/lib64/
   rm -r libcudnn*

2. 接下来，从NVIDIA官网下载相应版本的cudnn并解压：

   tar zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

3. 将解压后的文件拷贝到CUDA的安装目录下，并更改文件属性：

   sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.7/include
   sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.7/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn.h
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*

这样，您就成功在Linux上安装了cudnn。

相关问题

linux系统安装cudnn

在Linux系统上安装CUDA Deep Neural Network Library (cuDNN)通常需要几个步骤，因为cuDNN是一个依赖于CUDA的库，首先你需要有NVIDIA GPU和CUDA Toolkit支持。以下是安装的基本流程：

1. **更新包管理器**：
使用apt-get或yum等包管理器更新系统到最新版本。

2. **安装CUDA**：
访问NVIDIA官网下载对应GPU型号和系统的CUDA Toolkit，并按照官方指南安装。

3. **添加CUDA repositories**：
根据你的Linux发行版（如Ubuntu、CentOS），添加NVIDIA的软件仓库，以便从官方渠道获取cuDNN。

4. **安装cuDNN**：
对于Ubuntu，你可以通过命令行运行类似以下的命令：

   sudo apt-get install libcudnn7 libcudnn7-dev -吏 keyring http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa29ff2.pub

或者对于 CentOS / RHEL 类的系统：

   wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/repodata/repomd.xml.key
   rpm --import repomd.xml.key
   yum-config-manager --add-repo https://developer.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/
   yum install cudnn-devel

5. **检查安装**：
安装完成后，可以使用`ldconfig`工具更新动态链接库缓存，并确认cuDNN是否已安装成功：

   ls /usr/local/cuda/lib64/stubs/libcudnn* | xargs readelf -d | grep NEEDED | grep libcudnn

6. **设置环境变量**：
需要在系统的PATH中添加CUDA和cuDNN的路径，通常在`.bashrc`或`.bash_profile`中添加。

linux下安装cudnn

要在Linux下安装cuDNN（CUDA深度神经网络库），请按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了NVIDIA驱动和CUDA工具包。cuDNN是CUDA的一个补充库，需要先安装好CUDA才能进行后续操作。

2. 访问NVIDIA官方网站的cuDNN下载页面，并登录你的NVIDIA开发者账号（如果没有账号，需要注册一个）：https://developer.nvidia.com/cudnn

3. 在cuDNN下载页面上，选择适用于你系统版本和CUDA版本的cuDNN版本进行下载。确保选择的版本与你安装的CUDA版本兼容，否则可能会出现不兼容的错误。

4. 下载完成后，将cuDNN压缩包解压到一个合适的位置。解压后会得到一个包含`include`、`lib64`和`cuda`等文件夹的目录结构。

5. 打开终端，进入解压后的cuDNN目录。将`include`文件夹中的内容复制到CUDA的安装目录中，一般为`/usr/local/cuda/include`。

   sudo cp -r include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
   sudo cp -r lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

6. 更新动态链接库配置，使系统能够找到cuDNN库文件。

   sudo ldconfig

7. 现在，cuDNN已经安装完成了。你可以在自己的CUDA项目中使用cuDNN来加速深度神经网络的训练和推理过程。

请注意，安装cuDNN需要具有管理员权限。如果你没有管理员权限，则需要联系系统管理员或者使用`sudo`命令来执行上述命令。

希望对你有所帮助！如果有更多问题，请随时提问。