ubuntu查看cudnn安装成功了没

要查看CUDNN是否成功安装在Ubuntu上，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端。
2. 运行以下命令来查看CUDNN的版本：`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`
如果成功安装了CUDNN，你会看到类似如下的输出：

   #define CUDNN_MAJOR 8
   #define CUDNN_MINOR 2
   #define CUDNN_PATCHLEVEL 0
   --
   #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

这表示CUDNN已经成功安装，并且你可以看到其版本号。

如果你看到了类似上述输出，那么说明CUDNN已经成功安装在你的Ubuntu系统上。如果没有看到输出，可能是因为CUDNN未正确安装或路径设置有问题，请检查安装步骤是否正确，并确保将CUDNN的库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

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ubuntu中cudnn安装

在 Ubuntu 中安装 CUDA 和 cuDNN，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 CUDA Toolkit：
- 前往 NVIDIA 官网下载适用于 Ubuntu 的 CUDA Toolkit 安装包。
- 打开终端，进入下载目录，执行以下命令安装 CUDA Toolkit：

     sudo dpkg -i cuda-repo-<version>.deb
     sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<version>/x86_64/7fa2af80.pub
     sudo apt-get update
     sudo apt-get install cuda

- 安装完成后，将 CUDA 的 bin 和 lib 目录添加到 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。您可以编辑 `~/.bashrc` 文件，在文件末尾添加以下行，并执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效：

     export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
     export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2. 安装 cuDNN：
- 前往 NVIDIA 开发者网站下载适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN 库。
- 解压下载的 cuDNN 压缩包，并进入解压后的目录。
- 将 cuDNN 的库文件复制到 CUDA 的安装目录中。执行以下命令：

     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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

完成上述步骤后，您应该已成功安装了 CUDA 和 cuDNN。可以通过执行 `nvcc --version` 和 `cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2` 来验证安装是否成功。

ubuntu cuda cudnn安装

### 如何在Ubuntu上安装CUDA和cuDNN

#### 准备工作
为了确保顺利安装，在开始之前应当移除任何可能存在的旧版CUDA工具包以及PPA源。这一步骤可以通过执行如下命令完成：

sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt remove nvidia-cuda-toolkit

上述操作可以防止新旧版本冲突，从而保障系统的稳定性[^2]。

#### 获取适合的CUDA版本
通过`nvidia-smi`命令查看当前使用的NVIDIA显卡能够支持的最大CUDA版本号是非常重要的。这是因为如果尝试安装超过此限度的CUDA版本，则可能导致兼容性问题。因此建议访问[CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，从中挑选合适的CUDA版本进行下载并遵循官方文档中的指导来完成安装过程[^1]。

#### 安装cuDNN库
一旦成功安装了所需的CUDA环境之后，下一步就是配置cuDNN。通常情况下，可以从[NVIDIA cuDNN官网](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)获取适用于已安装CUDA版本的cuDNN文件，并将其解压到相应的目录下（通常是`/usr/local/cuda/include` 和 `/usr/local/cuda/lib64`）。完成后记得设置好环境变量以便程序能正确调用这些库函数。

#### 测试安装成果
最后但同样重要的是验证整个流程是否无误。一种简单的方法是在终端里输入`nvcc --version`检查CUDA编译器的存在及其版本信息；另外也可以运行一些简单的测试样例比如`deviceQuery` 或者 `bandwidthTest` 来进一步确认GPU加速功能正常运作。