怎么在ubuntu上安装cudnn

为了在 Ubuntu 上安装 cuDNN，您需要遵循以下步骤：

1. 首先，从 NVIDIA 官网 https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey 下载 cuDNN 库文件。

2. 解压缩 cuDNN 压缩文件：

tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz

3. 将解压后的文件拷贝到 CUDA 库文件目录下：

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*

4. 最后，更新系统默认的动态链接库缓存：

sudo ldconfig

以上就是在 Ubuntu 上安装 cuDNN 的方法，希望能对你有所帮助。

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。

ubuntu22安装cudnn

很抱歉，但是目前最新的版本是 Ubuntu 20.04，没有 Ubuntu 22。如果你想在 Ubuntu 20.04 上安装 cuDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了 NVIDIA 显卡驱动。你可以使用以下命令来验证驱动是否已正确安装：

   nvidia-smi

2. 接下来，从 NVIDIA 开发者网站下载 cuDNN 的压缩包。请确保你选择了与你的 CUDA 版本相对应的 cuDNN 版本。你需要注册一个 NVIDIA 开发者帐号才能下载 cuDNN。

3. 下载完成后，将 cuDNN 压缩包解压缩到一个临时目录中。

4. 进入解压缩后的目录，将 cuDNN 的文件复制到 CUDA 的安装目录中。假设你的 CUDA 安装在 `/usr/local/cuda` 目录下，可以使用以下命令进行复制：

   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，还需要添加一些环境变量。打开 ~/.bashrc 文件，并在末尾添加以下内容：

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

6. 保存并关闭 ~/.bashrc 文件，然后运行以下命令使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

现在，你应该已经成功安装了 cuDNN。你可以在你的 CUDA 项目中使用 cuDNN 提供的功能了。希望对你有所帮助！