cat: /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h: No such file or directory

这个错误通常表示您的系统中缺少 CUDA 和 cuDNN 库文件。请确认您已正确安装 CUDA 和 cuDNN，并将它们添加到正确的路径中。您可以查看 NVIDIA 的文档来了解如何正确安装和配置 CUDA 和 cuDNN。如果您已经安装了这些库文件，但仍然遇到此错误，请确认您的 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 变量是否正确设置。

相关问题

(base) pc@1:~$ cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 cat: /usr/include/cudnn_version.h: 没有那个文件或目录

看起来你的系统中没有安装CUDA和cuDNN，这两个软件包是深度学习中必要的组件。你可以按照以下步骤来安装CUDA和cuDNN：

1. 安装CUDA：可以从NVIDIA的官网上下载相应版本的CUDA并按照官方文档进行安装。

2. 安装cuDNN：在安装CUDA后，你可以从NVIDIA的官网上下载相应版本的cuDNN，并按照其官方文档进行安装。

安装完成后，你可以使用上述命令来检查CUDA和cuDNN的版本信息。

cat: /usr/local/cuda/include/cuddn.h: No such file or directory

这个错误提示表明你的程序中引用了一个名为cudnn.h的文件，但系统找不到该文件。

这通常是由于缺少CUDA和cuDNN库或者路径设置不正确导致的。你需要先确认你已经正确安装了CUDA和cuDNN，并且将它们的路径添加到你的环境变量中。你可以在终端中输入以下命令来查看CUDA和cuDNN的版本：

nvcc --version
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果这些命令没有输出对应的版本号，那么你需要安装CUDA和cuDNN，并将它们的路径添加到环境变量中。如果已经安装了，那么你需要检查路径是否正确。你可以在终端中使用以下命令查看CUDA和cuDNN的路径：

echo $LD_LIBRARY_PATH

如果输出为空，那么你需要设置LD_LIBRARY_PATH环境变量，将CUDA和cuDNN的路径添加到其中。例如，在bash shell中，你可以使用以下命令设置环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7.0.5

如果你使用的是其他shell，那么需要根据具体情况进行设置。设置好环境变量后，重新编译你的程序，应该就可以解决这个错误了。