conda本地安装cudnn

Conda是一个强大的包管理工具，主要用于在Python环境中安装和管理软件包。如果你想在本地安装CUDA和cuDNN（一种针对深度学习的GPU加速库），你需要按照以下步骤操作：

1. **更新conda和环境**:
首先，确保你的Anaconda或Miniconda已经更新到最新版本。运行：

   conda update conda

2. **创建一个新环境**:
使用`conda create`命令创建一个新的包含cuda支持的环境，例如：

   conda create -n my_cudnn_env python=3.8 cudatoolkit=11.0

将`python=3.8`和`cudatoolkit=11.0`替换为你需要的具体Python和CUDA版本。

3. **激活新环境**:
创建完环境后，激活它：

   conda activate my_cudnn_env

4. **安装cuDNN**:
使用`conda install`安装cuDNN：

   conda install cudnn

如果是下载并手动安装，访问NVIDIA cuDNN官网下载对应版本，并将`.so`文件添加到环境变量`LD_LIBRARY_PATH`中。

5. **确认安装**:
可以通过运行一些深度学习相关的测试程序，如`torch.backends.cudnn.enabled`检查是否安装成功。

请注意，cuDNN的官方版本通常需要与特定版本的CUDA配套使用，因此要确保两者兼容。同时，由于版权原因，有些组织可能会限制直接从网上下载cuDNN。如果遇到权限问题，你可能需要联系你的系统管理员或查看cuDNN的文档。