ubuntu系统安装cudnn
时间: 2023-09-26 20:13:46 浏览: 45
要在Ubuntu系统中安装cudnn,您可以按照以下步骤操作:
1. 首先, 使用以下命令安装libfreeimage3和libfreeimage-dev库:
```
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
```
2. 下载cudnn的deb包并将其安装到您的系统中。您可以使用以下命令来下载libcudnn8和libcudnn8-dev的deb包:
```
wget <libcudnn8的deb包下载链接>
wget <libcudnn8-dev的deb包下载链接>
```
3. 然后, 使用以下命令将libcudnn8-dev的deb包安装到系统中:
```
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.4.15-1 cuda11.4_amd64.deb
```
4. 安装完成后,您可以使用libcudnn8-samples来验证安装是否成功:
```
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.4.15-1 cuda11.4_amd64.deb
```
请确保您替换命令中的<cudnn的deb包下载链接>为实际的deb包下载链接。
相关问题
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。
ubuntu conda安装cudnn
要在Ubuntu上使用conda安装cuDNN,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,你需要确保已经安装了NVIDIA驱动程序。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于你的显卡型号的最新驱动程序。
2. 接下来,你需要安装适合你的Ubuntu版本的CUDA。根据引用,Ubuntu 20.04支持CUDA 11.0及以上版本。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装所需的CUDA版本。
3. 安装所需的GCC和G++版本。根据引用,Ubuntu 20.04默认安装了GCC和G++ 9.3版本,但你需要安装7版本的GCC和G++并将其设置为优先级高于9版本。你可以使用以下命令来安装7版本的GCC和G++并设置优先级:
```
sudo apt-get install gcc-7 g++-7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 7
sudo update-alternatives --config gcc
sudo update-alternatives --config g++
```
4. 安装cuDNN。你可以从NVIDIA官方网站下载适用于你的CUDA版本和系统架构的cuDNN并进行安装。
```
tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz
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,你可以使用conda安装所需的库和环境。
```
conda install cudnn
```
请确保按照上述步骤逐一进行操作,并根据你的具体情况进行修改,以确保顺利安装cuDNN。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Ubuntu20.04环境配置 Anaconda+CUDA+cuDNN+Pytorch](https://blog.csdn.net/weixin_45768644/article/details/126088486)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Ubuntu20.04安装CUDA+CUDNN+Conda+PyTorch](https://blog.csdn.net/Hao_ge_666/article/details/127169116)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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