ubuntu20.04 cudnn8.4.0

Ubuntu 20.04是一个基于Linux内核的开源操作系统，主要用于服务器和台式机，特别是那些需要稳定性和长期支持的环境。CUDNN（CUDA Deep Neural Network Library）是NVIDIA提供的一种用于在NVIDIA GPU上加速深度学习计算的库。

CUDA 8.4.0是早期版本的CUDA工具包，专为NVIDIA GeForce系列GPU设计，而cudnn 8.4.0是与之配套的cuDNN版本，它是针对CUDA进行优化的深度学习计算引擎。这个版本可能不适用于较新的硬件或最新的深度学习框架，因为它相对较旧，新的功能、性能提升以及对新API的支持可能会有限。

在Ubuntu 20.04中安装cudnn 8.4.0，你需要满足一些条件：

1. 首先确保你的GPU支持CUDA，且Ubuntu 20.04已安装了CUDA驱动程序。
2. 由于软件源可能不包含该版本，你可能需要从NVIDIA官网下载cuDNN的tarball，并手动编译安装。
3. 安装时可能需要编译器如GCC，以及Python等辅助工具。

如果你正在寻找最新版本或者兼容性更好的选项，建议升级到更现代的CUDA和cuDNN版本，比如CUDA 11.x或更高，因为它们提供了更好的性能和更多的社区支持。

相关问题

ubuntu20.04 cudnn安装

### 回答1：
要在Ubuntu 20.04上安装cuDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，下载适用于Ubuntu 20.04的cuDNN安装包。你需要一个NVIDIA开发者帐号，以便能够下载cuDNN。登陆NVIDIA开发者网站，搜索cuDNN并下载适用于Ubuntu 20.04的版本。

2. 下载完成后，将下载的cuDNN压缩包解压缩到本地目录。

3. 打开终端，并进入解压缩后的cuDNN目录。

4. 在终端中运行以下命令安装cuDNN库文件：

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*

5. 最后，为了确保安装正确，你可以运行以下命令检查是否成功安装cuDNN：

cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果成功安装，你将会看到cuDNN的版本信息。

这就是在Ubuntu 20.04上安装cuDNN的步骤。确保你已经正确地下载了适用于你的系统版本的cuDNN，并且按照上述步骤进行操作。这样，你就可以在Ubuntu 20.04上开始使用cuDNN进行深度学习开发了。

### 回答2：
在Ubuntu 20.04上安装cuDNN（CUDA深度神经网络库）需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经正确安装了NVIDIA的最新显卡驱动以及CUDA工具包。您可以从NVIDIA官方网站下载和安装适合您显卡型号的驱动程序和CUDA包。

2. 接下来，从NVIDIA开发者网站下载适用于Ubuntu 20.04的cuDNN软件包。请注意，您需要具有NVIDIA开发者账号才能下载cuDNN软件包。

3. 下载完cuDNN软件包后，打开终端窗口，进入到存放软件包的目录。然后，使用以下命令解压软件包：
`$ tar -zxvf cudnn-<version>.tgz`

其中，<version>是cuDNN软件包的版本号。

4. 解压软件包后，通过以下命令进入解压得到的目录：
`$ cd cuda`

5. 在终端中，输入以下命令以将cuDNN库文件复制到CUDA的安装路径下：
`$ sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include`
`$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64`
`$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*`

6. 完成上述复制命令后，最后一步是更新动态链接库缓存。使用以下命令完成此步骤：
`$ sudo ldconfig`

现在，您已经成功在Ubuntu 20.04上安装了cuDNN。您可以在您的深度学习项目中使用cuDNN来加速训练和推理过程。

### 回答3：
在Ubuntu 20.04上安装cudnn需要以下步骤：

1. 首先，从NVIDIA开发者网站上下载相应的cudnn software包。确认下载的版本和您的CUDA版本相匹配，以确保兼容性。

2. 下载完软件包后，解压文件。您可以使用以下命令将文件解压到当前目录中：

tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.xx.tgz

请根据您下载的文件名和版本号进行相应的更改。

3. 解压后，进入解压生成的cuda目录：

cd cuda

4. 执行以下命令将相关文件复制到CUDA Toolkit的安装目录中，通常默认路径为/usr/local/cuda/：

sudo cp -P include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. 完成上述步骤后，为了使系统重新加载动态链接器的配置，执行以下命令：

sudo ldconfig

现在您应该成功安装了cudnn库。您可以在您的CUDA项目中使用该库来提高深度学习模型的训练和推理性能。

请注意，以上步骤仅适用于安装cudnn。在安装cudnn之前，您需要确保您的系统已经正确安装了CUDA Toolkit。

ubuntu20.04 cudnn

在Ubuntu 20.04上安装cuDNN的步骤如下：
1. 首先，将cuDNN的密钥文件复制到系统的keyrings目录中，可以使用以下命令完成：

   sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.6.0.163/cudnn-local-B0FE0A41-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

2. 接下来，更新软件库以确保可以获取到最新的cuDNN版本：

   sudo apt-get update

3. 最后，使用以下命令安装cuDNN的库：

   sudo apt-get install libcudnn8=8.6.0.163-1+cuda11.8
   sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.6.0.163-1+cuda11.8
   sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.6.0.163-1+cuda11.8

请注意，以上步骤是在已经安装了NVIDIA驱动的情况下进行的。如果您还没有安装NVIDIA驱动，您可以通过打开系统设置，选择软件和更新，然后在附加驱动选项中选择NVIDIA驱动并应用更改来安装NVIDIA驱动。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)](https://download.csdn.net/download/weixin_38696582/12840997)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Ubuntu20.04安装cuDNN（包括WSL）](https://blog.csdn.net/leiconghe/article/details/128037529)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Ubuntu20.04安装CUDA cuDNN 以及对应的pytorch](https://blog.csdn.net/baobao135/article/details/126915105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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