Linux系统下载cudnn

你可以在NVIDIA的官方网站上下载cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）的Linux版本。请按照以下步骤进行：

1. 打开NVIDIA Developer网站：https://developer.nvidia.com/cudnn
2. 单击“Download cuDNN”按钮，进入下载页面。
3. 在下载页面上，选择适合您系统的版本。确保选择与您的CUDA版本和操作系统版本兼容的cuDNN版本。
4. 阅读并接受许可协议，然后点击“Download”按钮。
5. 如果您没有NVIDIA开发者帐户，请创建一个新帐户并登录。如果已经有帐户，请直接登录。
6. 完成登录后，您将被重定向到一个新页面，开始下载cuDNN压缩文件。
7. 下载完成后，解压缩文件并按照其中的安装说明进行安装。

请注意，cuDNN的下载和使用可能需要您具有NVIDIA开发者帐户和适当的许可。

希望这个指南能够帮助您成功下载和安装cuDNN！如果您有任何其他问题，请随时向我提问。

相关问题

linux系统安装cudnn

在Linux系统上安装CUDA Deep Neural Network Library (cuDNN)通常需要几个步骤，因为cuDNN是一个依赖于CUDA的库，首先你需要有NVIDIA GPU和CUDA Toolkit支持。以下是安装的基本流程：

1. **更新包管理器**：
使用apt-get或yum等包管理器更新系统到最新版本。

2. **安装CUDA**：
访问NVIDIA官网下载对应GPU型号和系统的CUDA Toolkit，并按照官方指南安装。

3. **添加CUDA repositories**：
根据你的Linux发行版（如Ubuntu、CentOS），添加NVIDIA的软件仓库，以便从官方渠道获取cuDNN。

4. **安装cuDNN**：
对于Ubuntu，你可以通过命令行运行类似以下的命令：

   sudo apt-get install libcudnn7 libcudnn7-dev -吏 keyring http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa29ff2.pub

或者对于 CentOS / RHEL 类的系统：

   wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/repodata/repomd.xml.key
   rpm --import repomd.xml.key
   yum-config-manager --add-repo https://developer.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/
   yum install cudnn-devel

5. **检查安装**：
安装完成后，可以使用`ldconfig`工具更新动态链接库缓存，并确认cuDNN是否已安装成功：

   ls /usr/local/cuda/lib64/stubs/libcudnn* | xargs readelf -d | grep NEEDED | grep libcudnn

6. **设置环境变量**：
需要在系统的PATH中添加CUDA和cuDNN的路径，通常在`.bashrc`或`.bash_profile`中添加。

linux系统cudnn安装

好的，关于在Linux系统上安装cudnn，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要从NVIDIA官网上下载cudnn的安装包，下载地址为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

2. 下载完成后，将安装包上传到您的Linux系统中，并解压缩。

3. 进入解压后的目录，将其中的文件复制到CUDA的安装目录中。假设您的CUDA安装在/usr/local/cuda目录下，则可以使用以下命令进行复制：

   sudo cp -P include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
   sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4. 最后，您需要将CUDA和cudnn的路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中，以便系统能够正确地找到它们。可以使用以下命令进行设置：

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

完成以上步骤后，您就可以在Linux系统上使用cudnn了。