cat: /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn.h: 没有那个文件或目录

时间: 2023-08-28 19:06:06 浏览: 165

这个错误提示可能是由于缺少CUDNN库文件导致的。您可以尝试以下几个步骤:

  1. 确认您已经安装了CUDA和CUDNN,并且它们的路径正确。您可以通过运行命令nvcc --version来检查CUDA是否已正确安装。而要检查CUDNN是否已正确安装,您可以查看CUDNN的安装路径并确认其是否与代码中的路径匹配。

  2. 如果您已经安装了CUDNN但仍然遇到此问题,您可以尝试将CUDNN的路径添加到系统环境变量中。在Linux系统中,您可以将以下命令添加到~/.bashrc文件中:

export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/cudnn/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

在这个命令中,您需要将/path/to/cudnn替换为您的CUDNN安装路径。

  1. 如果您仍然遇到问题,您可以尝试重新安装CUDA和CUDNN,确保它们都是最新版本,并且正确地安装了。

希望这些步骤可以帮助您解决问题。

相关问题

cuda10.2适配的cudnn在哪里下载

好的,我需要帮助用户找到与CUDA 10.2兼容的cuDNN版本。首先,用户提到了参考引用中的信息,引用[2]提到了cuDNN v7.6.4对应CUDA 10.1,而引用[3]是关于CUDA 10.2的配置。因此,我需要确认CUDA 10.2对应的cuDNN版本。

根据NVIDIA官方文档,CUDA 10.2通常对应cuDNN的版本。常见的是cuDNN v8.0.x系列。例如,cuDNN v8.0.5适用于CUDA 10.2。用户需要访问NVIDIA的cuDNN存档页面,登录后选择对应版本。

同时,用户需要注意下载时选择正确的操作系统版本,如Windows、Linux等。安装步骤通常包括解压文件并复制到CUDA目录,设置环境变量。验证安装是否成功可以通过测试样例或检查版本号。

最后,生成相关问题,帮助用户解决可能遇到的后续问题,比如验证安装、常见错误处理等。需要确保所有信息准确,引用正确的来源。### 如何下载与CUDA 10.2兼容的cuDNN?

步骤说明:

  1. 确认CUDA版本
    首先需确保系统中已安装CUDA 10.2,可通过终端命令验证:

    nvcc --version
    

    输出应包含release 10.2字样[^3]。

  2. 访问NVIDIA cuDNN存档页面
    打开NVIDIA cuDNN存档页面,登录NVIDIA账号(需注册)。

  3. 选择与CUDA 10.2兼容的cuDNN版本

    • CUDA 10.2支持的cuDNN版本主要为v8.0.x系列(例如cuDNN v8.0.5)[^3]。
    • 在页面中找到对应版本,例如:
      cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 10.2
      
  4. 下载对应操作系统的文件
    根据系统环境选择:

    • Windows:下载cuDNN Library for Windows 10
    • Linux:下载cuDNN Library for Linux
    • 其他平台按需选择。
  5. 安装cuDNN

    • 解压文件:将下载的压缩包解压到本地目录。
    • 复制文件到CUDA目录
      # 示例路径(Linux)
      cp cudnn-10.2/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-10.2/include
      cp cudnn-10.2/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64
      
    • 设置环境变量(可选):
      export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
      
  6. 验证安装
    运行深度学习框架(如TensorFlow/PyTorch)的测试代码,或使用命令检查库版本:

    cat /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
    

注意事项:

  • 版本严格匹配:若cuDNN版本与CUDA不兼容,会导致深度学习框架无法调用GPU。
  • 安装PhysX驱动:确保显卡驱动版本支持CUDA 10.2。

jetson cuda cudnn

安装和配置CUDA

对于NVIDIA Jetson平台而言,在安装Ubuntu操作系统之后,可以按照特定流程来设置CUDA工具包。由于Jetson系列设备预集成了部分驱动程序和支持库,因此推荐通过JetPack SDK来进行CUDA版本的选择与部署[^1]。

当JetPack安装完成后,为了确认CUDA是否成功安装以及查看其具体版本号,可以在终端输入命令nvcc -V进行查询[^3]。

nvcc -V

另外,为了让系统能够识别新安装的CUDA路径,需编辑用户的.bashrc文件并加入如下环境变量定义:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2

以上操作确保了编译器和其他开发工具能够在全局范围内被调用[^4]。

cuDNN的安装与验证

cuDNN作为深度学习框架的重要加速组件之一,同样适用于Jetson平台,并且通常会随着JetPack一同分发给开发者。如果需要单独获取或更新cuDNN,则可以从NVIDIA官方网站下载对应于当前CUDA版本的软件包。

完成cuDNN安装后,可以通过读取头文件中的宏定义来检验已安装的cuDNN版本信息。这一步骤可通过下面这条指令实现:

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

上述命令将会显示CUDNN的主要、次要及补丁级别版本号。

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