服务器下载cudnn

CUDA Deep Neural Networks (cuDNN) 是由 NVIDIA 开发的一个用于加速深度学习计算的库，它专门针对 GPU 设计，提供了一系列高效的卷积神经网络算法。如果你想在服务器上下载 cuDNN，通常需要以下几个步骤：

1. **检查系统支持**：首先确定你的服务器是否支持 CUDA 和 NVIDIA GPU。如果没有，你需要先安装 NVIDIA 的 CUDA 平台。

2. **访问官方网站**：访问 NVIDIA Developer官网（https://developer.nvidia.com/cudnn），这是 cuDNN 的官方资源地。

3. **选择版本**：根据你的硬件和操作系统选择合适的cuDNN版本。注意查看兼容性信息，特别是GPU型号、CUDA版本以及操作系统（如Windows、Linux等）。

4. **下载文件**：下载cuDNN的对应版本的安装包，通常是.tgz或.zip格式的压缩文件。

5. **解压并配置**：解压下载的文件，然后按照指示将其添加到系统的路径中，可能需要修改环境变量。

6. **安装**：对于Linux系统，可能需要使用命令行工具如`tar`解压并手动安装；对于Windows系统，通常有安装向导可供引导。

7. **验证**：安装完成后，可以运行一些测试脚本来验证cuDNN是否已成功集成。

相关问题

服务器安装cudnn

为了在服务器上安装cudnn，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要安装Cuda 10.0。您可以参考非root用户安装Cuda10.0的博客文章来进行安装。

2. 安装完成后，您可以使用命令`cat /usr/local/cuda/version.txt`来查看Cuda的版本。

3. 然后，您需要安装cudnn 7.6.0。您可以运行以下命令来查看cudnn的版本：`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`。

通过按照以上步骤进行操作，您将能够在服务器上成功安装cudnn。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [服务器容器内安装cuda10.0+cudnn7.6.0](https://blog.csdn.net/weixin_43689163/article/details/106555955)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Linux实验室服务器（非root权限）安装Anaconda、Cuda10.0、cudnn、Pytorch1.1.0、torchvision0.4.0](https://blog.csdn.net/weixin_45097144/article/details/127902079)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

远程服务器安装cudnn

在远程服务器上安装cudnn时，您可能会遇到一些问题。根据您提供的引用内容，看起来您在安装anaconda之后遇到了一些文件夹无法在左侧看到的问题。这可能是由于文件夹的权限或路径设置不正确导致的。您可以尝试以下步骤来解决此问题：

1. 确保您具有正确的权限：检查您是否具有足够的权限来访问这些文件夹。您可以尝试使用超级用户权限或管理员权限来执行安装过程。

2. 检查文件夹路径：确认您将cudnn文件夹正确地放置在您的远程服务器上。如果文件夹路径不正确，您可能无法在左侧面板中看到它。您可以尝试使用绝对路径来访问该文件夹。

3. 刷新文件视图：如果您已将cudnn文件夹正确放置在服务器上，并且仍然无法在左侧面板中看到它，请尝试刷新文件视图。在PyCharm中，您可以通过点击“View”菜单，然后选择“Refresh”来刷新文件视图。这将更新文件视图并显示新添加的文件夹。

4. 检查配置：确保您已正确配置远程Python解释器。您可以在PyCharm的设置中找到远程解释器配置选项。确认您已正确设置远程主机和凭据，并确保连接正常。

总结一下，要在远程服务器上安装cudnn，请确保您具有正确的权限、文件夹路径设置正确、刷新文件视图并检查远程解释器的配置。这些步骤应该能够帮助您解决安装cudnn的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [远程服务器Linux系统入门&包含cuda的深度学习环境配置教程](https://blog.csdn.net/sugar_whiskas/article/details/110310709)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]