下载环境中的CUDA版本兼容的cudn用代码

在下载并安装CUDA（Compute Unified Device Architecture）时，你需要确保选择与你的系统硬件及运行环境兼容的版本。CUDA通常会提供针对特定操作系统（如Windows、Linux）和对应CUDA架构（比如CUDA 8.x支持Kepler架构，CUDA 9.x支持Maxwell等）的对应安装包。

为了确定合适的`cudnn`版本（CUDA深度学习库），你需要参考CUDA版本，并查看CuDNN的版本对应表，因为CuDNN是专为加速深度学习而设计的库，它有独立于CUDA版本的更新。

例如，如果你正在使用CUDA 11.x，那么应该查找与之匹配的CuDNN版本，比如CuDNN 8.x。安装时，你可能会看到类似这样的命令：

# 在Linux上安装CUDA和cuDNN (假设已下载好cuda-11.0.run和cudnn-11.0-linux-x64-v7.6.5.tgz)
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-0-local-ga2_11.0-41_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

# 需要先安装依赖库，如libncurses5-dev
sudo apt-get install libncurses5-dev

# 下载并解压cuDNN
wget https://developer.nvidia.com/downloads/cudnn/8.0#cudnn-11.0-linux-x64-v7.6.5.tgz
tar -xzf cudnn-11.0-linux-x64-v7.6.5.tgz
sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

# 更新环境变量，指向新安装的目录
echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

记得根据实际的下载链接和文件名替换上述命令。执行完这些步骤后，你的系统就准备好了用于与CUDA 11.x兼容的cuDNN。