linux安装CUDnn

在Linux上安装CUDA Deep Neural Network (cuDNN)库通常需要几个步骤，因为cuDNN是专为NVIDIA GPU设计的加速工具包，用于深度学习。以下是安装的基本过程：

1. **下载cuDNN**: 首先，访问NVIDIA的cuDNN官网（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载适合你GPU型号和操作系统版本的cuDNN库。选择对应tar.gz文件并解压。

2. **验证CUDA安装**: 确保你的系统已经安装了CUDA，并且CUDA Toolkit版本与cuDNN兼容。你可以通过运行`nvidia-smi`命令来检查CUDA是否安装成功。

3. **设置环境变量**: 创建一个名为`cudnn`的环境变量指向cuDNN的include和lib目录。例如，在bash中添加以下行到`.bashrc`或`~/.bash_profile`：

   export CUDA_HOME=/path/to/cuda
   export CUDNN_INCLUDE_DIR=$CUDA_HOME/include
   export CUDNN_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64

4. **安装cuDNN**: 将cuDNN库的头文件复制到CUDA的include路径下，将库文件复制到CUDA的library路径下。对于某些发行版，可能需要手动创建软链接。

5. **配置Makefile**: 如果你在使用基于CUDA的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，需要更新它们的Makefile或构建脚本来引用cuDNN。

6. **编译与链接**: 使用相应的构建工具（比如cmake和make），在编译时指定cuDNN的路径。

7. **验证安装**: 最后，可以编写一个小的测试程序，利用cuDNN的功能来确认安装是否成功。