cudnn安装 centos
时间: 2023-11-01 16:58:14 浏览: 143
cudnn是一个针对深度学习框架的加速库,用于提高计算机在深度学习任务上的性能。在CentOS系统上安装cudnn的步骤如下:
1. 首先,确保你已经安装了CUDA。因为cudnn是基于CUDA的,所以在安装cudnn之前需要先安装CUDA。
2. 使用xftp将cudnn的压缩包传输到相应文件夹中。
3. 进入到相应文件夹中,解压cudnn压缩包。可以使用以下命令进行解压:
tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
4. 解压后,进入解压的文件夹,将相应的文件复制到CUDA的安装目录中。可以使用以下命令将文件复制到对应目录:
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
5. 最后,设置相应的环境变量。可以编辑~/.bashrc文件,并添加以下内容:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
6. 完成以上步骤后,重新启动终端,cudnn即安装完成。
相关问题
centos安装cudnn
要在CentOS上安装CUDNN,需要执行以下步骤:
1. 首先,确保您已经安装了NVIDIA的CUDA工具包。如果没有安装CUDA,请先安装CUDA,然后再安装CUDNN。可以参考NVIDIA的官方文档来了解CUDA的安装步骤。
2. 下载CUDNN软件包。您需要访问NVIDIA的开发者网站,并注册一个账号。一旦注册成功,您就可以下载适用于您的CUDA版本的CUDNN软件包。请注意,CUDNN有不同的版本,要选择与您已安装的CUDA版本匹配的CUDNN版本。
3. 将CUDNN软件包解压缩到相应的目录中。您可以使用以下命令将CUDNN软件包解压缩到指定目录(假设软件包名为cudnn-x.x-linux-x64-vx.x.tgz):
```
tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-vx.x.tgz
```
4. 将CUDNN文件复制到CUDA安装目录。使用以下命令将CUDNN文件复制到CUDA的安装目录(假设CUDA安装在/usr/local/cuda目录下):
```
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*
```
5. 更新动态链接库缓存。使用以下命令更新动态链接库缓存:
```
sudo ldconfig
```
6. 完成以上步骤后,您应该已经成功安装了CUDNN。可以验证安装是否成功,将CUDNN的示例程序编译并运行。
请注意,安装CUDNN需要具有管理员权限。确保以管理员身份运行上述命令。
希望以上步骤对您有帮助!如果您遇到任何问题,请随时向我提问。
centos7.9cudnn怎么安装
要在CentOS 7.9上安装CUDA和cuDNN,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,需要安装必要的依赖项。可以使用以下命令安装:
```
sudo yum install epel-release
sudo yum install gcc gcc-c++ kernel-devel
```
2. 接下来,下载并安装gcc 4.8.5。可以从CentOS官方镜像站点下载gcc 4.8.5的rpm包,并使用以下命令进行安装:
```
sudo yum install path/to/gcc-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm
```
3. 下载并安装CUDA 10.0。可以从NVIDIA官方网站下载CUDA 10.0的runfile,并使用以下命令进行安装:
```
sudo sh path/to/cuda_10.0_runfile.run
```
4. 安装cuDNN。可以从NVIDIA开发者网站下载适用于CUDA 10.0的cuDNN库文件,并按照官方文档的指导进行安装。
5. 安装完成后,可以验证CUDA和cuDNN的安装是否成功。可以使用以下命令查看CUDA版本:
```
nvcc --version
```
同样,可以使用以下命令查看cuDNN版本:
```
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
请注意,以上步骤仅适用于CentOS 7.9和CUDA 10.0。如果您使用其他版本的CentOS或CUDA,可能需要相应调整步骤中的软件包和版本号。此外,确保您已经下载和使用正确版本的软件包来与您的系统和CUDA版本匹配。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Centos7.9 离线安装gcc4.8.5](https://blog.csdn.net/qq_29304033/article/details/131263265)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [TensorRT-7.2.3.4.CentOS-7.9.x86-64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.1.tar.gz](https://download.csdn.net/download/qq_41104871/87429171)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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