matlab cudnn

cudnn是一个用于深度神经网络加速的库，它提供了高性能的GPU加速计算。在使用Matlab时，如果你想使用cudnn来加速你的深度学习任务，你需要确保你的Matlab版本与你所使用的cudnn版本兼容。根据引用和引用的内容，我可以推断出在使用matconvnet库时出现了一个编译错误。这个错误提示了一个nvcc编译命令失败，并提到了一个路径的问题。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 首先，确保你安装了正确版本的cudnn。根据引用中提到的方法，你可以通过修改环境变量的方式来切换到你想要使用的cudnn版本。

2. 然后，根据引用中提到的错误信息，你可以检查相关路径是否设定正确。特别是，确保nvcc命令的路径是正确的，并且所需的文件存在于相应的路径下。

3. 如果以上方法无效，你可以尝试重新安装或更新Matlab和相关的库。有时候，由于版本不兼容或配置问题，重新安装可以解决一些编译错误。

总结来说，要解决Matlab和cudnn的兼容性和编译错误问题，你可以尝试修改cudnn版本和环境变量，检查路径是否正确，并重新安装或更新相关的软件。这些方法应该可以帮助你解决问题。如果问题仍然存在，你可能需要进一步查找其他解决方案或寻求专业支持。

相关问题

matlab显示Unexpected error calling cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED.如何解决

这个错误通常是由于cuDNN库的版本与当前使用的GPU驱动程序不兼容或者GPU内存不足导致的。以下是一些可能的解决方法：

1. 更新cuDNN库：如果您的cuDNN库已过时，请尝试更新到最新版本。您可以从NVIDIA官网下载最新版本的cuDNN库。

2. 检查GPU驱动程序：请确保您的GPU驱动程序已更新到最新版本，并且与您当前使用的cuDNN库版本兼容。

3. 减少GPU内存使用：尝试减少您的程序使用的GPU内存，可以通过减少批次大小、减少模型大小等方式实现。

4. 检查硬件问题：如果上述解决方法都无效，请检查您的GPU是否存在硬件问题，例如故障的显存或者其他硬件问题。

cudnn是干什么的

cuDNN是一个GPU加速库，专门用于深度神经网络。它为标准例程提供了高度优化的实现，例如向前和向后卷积，池化，规范化和激活层。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速。它使他们可以专注于训练神经网络和开发软件应用程序，而不必花时间在底层GPU性能调整上。cuDNN的加速广泛使用的深度学习框架，包括Caffe2，Chainer，Keras，MATLAB，MxNet，PyTorch和TensorFlow。