ubuntu下载cudnn

在Ubuntu上下载cudnn，可以采用离线安装包的方式进行安装。首先需要确定自己的cuda版本，然后选择对应的cudnn版本进行下载。下载完成后，解压缩出来的so库和头文件需要拷贝到系统目录下，具体操作可以参考引用中的步骤。需要注意的是，Ubuntu离线安装包为“.run”后缀格式，下载时需要注意不要下载错误。

相关问题

ubuntu安装cudnn

回答: 要在Ubuntu上安装cudnn，您可以按照以下步骤进行操作。首先，使用以下命令安装libfreeimage3和libfreeimage-dev依赖项：\[1\]

sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

然后，使用以下命令将libcudnn8、libcudnn8-dev和libcudnn8-samples的deb文件复制到您的系统中：\[2\]

sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb

最后，使用以下命令安装libcudnn8和libcudnn8-dev：\[3\]

sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb

完成后，您应该成功安装了cudnn。请确保您的系统满足cudnn的要求，并按照上述步骤进行操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Ubuntu之cudnn安装](https://blog.csdn.net/carefree2005/article/details/120083624)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

ubuntu安装cuDNN

首先，cuDNN是NVIDIA专门为深度学习框架提供的加速库，它可以优化卷积神经网络的训练和推理过程。如果你想在Ubuntu上使用cuDNN，需要安装CUDA和cuDNN两个软件包。

下面是具体的安装步骤：

1. 安装CUDA
首先，你需要先安装CUDA，可以从NVIDIA的官网上下载对应版本的CUDA安装包。下载完成后，打开终端，进入到安装包所在的目录，执行以下命令进行安装：

   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda

2. 安装cuDNN
下载对应版本的cuDNN安装包，需要注意的是，cuDNN需要与已安装的CUDA版本对应。下载完成后，解压缩文件，执行以下命令进行安装：

   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*

安装完成后，可以通过以下命令检查cuDNN是否正确安装：

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

如果输出结果中显示了CUDA和cuDNN的版本信息，则说明安装成功。

3. 配置环境变量
在终端中打开.bashrc文件，在文件末尾添加以下两行：

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

至此，cuDNN的安装和配置就完成了。如果你想在深度学习框架中使用cuDNN加速，只需要将对应的库链接到项目中即可。