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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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。

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。