jetson-tx2手动安装cuda和cudnn.pdf

### 回答1：
首先，要手动安装Jetson TX2中的CUDA和CuDNN，需要按照以下步骤进行操作：

1. 下载CUDA Toolkit：
- 首先，通过NVIDIA官方网站下载适用于Jetson TX2的CUDA Toolkit。
- 在下载页面上选择与您的Jetson TX2版本相对应的CUDA Toolkit版本，并下载该版本的.run文件。

2. 安装CUDA Toolkit：
- 将下载的CUDA Toolkit文件拷贝到Jetson TX2设备上。
- 打开终端，进入到CUDA Toolkit文件所在的目录。
- 运行以下命令，以设置安装选项并启动安装过程：

     chmod +x cuda_<version>_linux.run
     sudo ./cuda_<version>_linux.run

- 按照安装向导的指示进行操作，接受许可协议并选择相应的安装选项。
- 完成安装后，根据提示将必要的环境变量添加到系统配置文件中（如~/.bashrc）。

3. 下载CuDNN库文件：
- 访问NVIDIA官方网站并下载与安装的CUDA Toolkit版本相对应的CuDNN库文件。
- 将下载的CuDNN库文件拷贝到Jetson TX2设备上。

4. 安装CuDNN库文件：
- 将CuDNN库文件解压到一个指定目录中，例如'/usr/local/cuda/'。
- 打开终端，进入CuDNN库文件所在的目录。
- 运行以下命令以将CuDNN库文件拷贝到CUDA Toolkit的安装目录中：

     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. 配置环境变量：
- 打开终端，编辑~/.bashrc文件：

     nano ~/.bashrc

- 在文件末尾添加以下内容，并保存退出：

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

- 运行以下命令使环境变量配置生效：

     source ~/.bashrc

完成以上步骤后，您应该成功地手动安装了Jetson TX2中的CUDA和CuDNN。您可以通过在终端上运行`nvcc -V`来验证CUDA是否正确安装，并通过运行`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`来验证CuDNN是否正确安装。

### 回答2：
首先，Jetson TX2是一款高性能边缘计算设备，用于深度学习、AI和计算机视觉等领域。CUDA和cuDNN是用于加速计算的关键软件，在Jetson TX2上手动安装这两个软件需要以下步骤：

1. 下载CUDA和cuDNN：首先，从NVIDIA官方网站下载适用于Jetson TX2的CUDA和cuDNN版本。确保选择与Jetson TX2硬件兼容的版本。

2. 安装CUDA：将下载的CUDA安装包复制到Jetson TX2上，并解压缩文件。然后，运行安装脚本来设置CUDA环境变量并安装CUDA。

3. 配置环境变量：为了正确地配置CUDA和cuDNN，需要设置环境变量。在终端中输入以下命令以打开.bashrc文件：

sudo nano ~/.bashrc

然后，在文件的末尾添加以下行：

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

保存并关闭文件，然后运行以下命令以使更改生效：

source ~/.bashrc

4. 安装cuDNN：将下载的cuDNN安装包复制到Jetson TX2上，并解压缩文件。然后，将cuDNN库文件复制到CUDA的安装目录中。使用以下命令完成此操作：

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. 验证安装：在终端中运行以下命令以验证CUDA和cuDNN是否安装成功：

nvcc -V

如果输出中显示了CUDA版本信息，则说明CUDA安装成功。然后，可以使用深度学习框架（如TensorFlow，PyTorch等）来验证cuDNN的安装。

这些是手动安装CUDA和cuDNN的基本步骤。确保按照官方文档和说明进行操作，并根据自己的需求进行相应的配置和优化。