ubuntu最新版本如何安装cuda11.8对应的cudnn

CUDA 11.8 目前并不是 NVIDIA 官方发布的版本，因此我无法提供相关的安装指导。如果您指的是 CUDA 11.4，那么可以按照以下步骤安装相应版本的 cuDNN：

1. 首先，您需要从 NVIDIA 官网下载 cuDNN 的压缩包，链接为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

2. 下载 cuDNN 后，解压缩到一个目录中，例如：

tar -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz

3. 将 cuDNN 的库文件复制到 CUDA 目录中，例如：

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.4/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*

4. 最后，添加 cuDNN 的库路径到 LD_LIBRARY_PATH 中，例如：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

这样，您就可以在 CUDA 11.4 环境中使用 cuDNN 了。

相关问题

ubuntu安装cuda11.3及cudnn

安装 CUDA 11.3：
1. 首先需要确认你的GPU是否支持CUDA 11.3，可以查看NVIDIA官网的CUDA支持矩阵。
2. 下载CUDA 11.3安装包，可以在 NVIDIA官网下载。
3. 运行安装包，按照提示进行安装。在安装过程中，需要注意选择合适的安装路径，以及是否需要安装显卡驱动。
4. 安装完成后，需要将CUDA的路径添加到环境变量中，以便使用CUDA库和编译器。添加方式可以通过修改 .bashrc 或者 .bash_profile 文件实现。

安装 cuDNN：
1. 下载 cuDNN 的安装包，需要根据所安装的 CUDA 版本来选择相应版本的 cuDNN。
2. 解压缩 cuDNN 安装包，将其中的文件拷贝到 CUDA 的安装路径中。
3. 修改 cuDNN 的文件权限，并设置环境变量，使其可以被找到和使用。

ubuntu18.04安装cuda8+cudnn+tensorflow

好的，下面是安装步骤：

1. 安装CUDA 8.0

首先，你需要下载CUDA 8.0安装包，可以在官网上下载或者使用以下命令：

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run

下载完成后，运行以下命令进行安装：

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux-run

安装过程中需要你进行一些选择，可以按照默认选项进行。

安装完成后，在`~/.bashrc`文件中添加以下环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后运行以下命令使配置生效：

source ~/.bashrc

2. 安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA提供的深度学习库，可以加速深度学习的训练和推理过程。你需要先在官网上注册一个账号，然后才能下载cuDNN。

下载完成后，解压文件并将文件复制到CUDA的安装路径下：

tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

3. 安装TensorFlow

最后，你可以使用pip安装TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu==1.3

如果你想使用CPU版本的TensorFlow，可以使用以下命令：

pip install tensorflow==1.3

安装完成后，你可以测试一下TensorFlow是否正常工作：

python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果输出了`Hello, TensorFlow!`，那么TensorFlow就安装成功了。