ubuntu20安装cudnn8.5

首先，为了安装cudnn8.5，你需要先下载相应的cudnn8.5的deb包。可以从NVIDIA官网下载相应版本的deb包。

接下来，你需要使用以下命令将deb包安装到您的系统中：

sudo dpkg -i <cudnn_deb_file>

接着，您需要检查cudnn文件是否已成功安装到您的系统中。这可以通过以下命令进行检查：

sudo ldconfig -v | grep cudnn

最后，您需要将cudnn添加到环境变量中。这可以通过将以下代码添加到~/.bashrc文件中进行实现：

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

保存并关闭文件，然后运行以下命令：

source ~/.bashrc

这样就可以成功安装cudnn8.5并将其添加到环境变量中。现在您可以在Ubuntu20中使用cudnn8.5进行深度学习任务。

相关问题

ubuntu装cudnn8.5

要在Ubuntu上安装CUDNN 8.5，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要下载CUDNN的安装包。你可以使用命令`sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96_1.0-1_amd64.deb`来安装CUDNN的本地仓库[1]。

2. 然后，你需要将CUDNN的密钥文件复制到`/usr/share/keyrings/`目录下。你可以使用命令`sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96/cudnn-local-0579404E-keyring.gpg /usr/share/keyrings/`来完成此步骤[1]。

3. 接下来，你需要更新apt仓库。你可以使用命令`sudo apt-get update`来更新[1]。

4. 然后，你可以使用命令`sudo apt-get install libcudnn8=8.5.0.96-1 cuda11.7`来安装CUDNN和CUDA[1]。

5. 如果你需要开发CUDNN应用程序，你可以使用命令`sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.5.0.96-1 cuda11.7`来安装CUDNN的开发库[1]。

6. 最后，如果你想验证CUDNN的安装，你可以使用以下命令进行验证：

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

这将编译并运行CUDNN的示例程序[3]。

请注意，这些命令是基于Ubuntu 20.04和CUDNN 8.5的。如果你使用的是其他版本的Ubuntu或CUDNN，请相应地调整命令中的版本号[1][2]。

ubuntu中安装cudnn

要在Ubuntu中安装CuDNN，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了NVIDIA的显卡驱动程序。您可以使用以下命令来检查驱动程序是否已经安装：

   nvidia-smi

如果该命令成功运行并显示了显卡信息，则说明驱动程序已安装。

2. 接下来，您需要从NVIDIA开发者网站上下载适用于您的CUDA版本的CuDNN包。请注意，要下载CuDNN，您需要先注册一个NVIDIA开发者帐户。

您可以在以下网址上注册并下载适用于您的CUDA版本的CuDNN包：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

3. 下载完CuDNN包后，解压缩它。您可以使用以下命令来解压缩文件：

   tar -xzvf <path_to_cudnn_archive>

4. 解压缩后，将CuDNN文件复制到CUDA安装目录下的相应位置。您可以使用以下命令将文件复制到相应位置：

   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. 最后，您需要更新环境变量，以便系统能够找到CuDNN库文件。您可以通过编辑 `~/.bashrc` 文件并添加以下行来完成：

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

保存并关闭文件后，运行以下命令使更改生效：

   source ~/.bashrc

现在，您已经成功安装了CuDNN。您可以在您的CUDA项目中使用CuDNN加速深度学习计算。