wsl安装cudnn

首先需要确认你的WSL是哪个版本，如果是WSL2，则需要在Windows系统中安装NVIDIA驱动和CUDA工具包，并将其与WSL2连接。然后，可以按照以下步骤在WSL中安装cudnn：

1. 下载cudnn压缩包，可以从NVIDIA官网下载对应版本的cudnn。
2. 将压缩包解压到一个目录中，例如/home/user/cudnn。
3. 进入解压后的目录，将其中的文件复制到CUDA的安装目录中，例如/usr/local/cuda-11.0（具体路径根据自己的CUDA版本而定）。
4. 设置环境变量，将以下内容添加到~/.bashrc文件中：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/user/cudnn/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

5. 执行source ~/.bashrc命令使环境变量生效。

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wsl安装Cudnn

在WSL（Windows Subsystem for Linux）中安装CuDNN需要一些额外的步骤。请按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已在Windows 10上启用了WSL并安装了适当的Linux发行版（如Ubuntu）。
2. 打开WSL终端，并确保您的系统已更新到最新版本。可以运行以下命令进行更新：

   sudo apt update
   sudo apt upgrade

3. 在WSL中安装CUDA。请参考您使用的Linux发行版的官方文档或NVIDIA官方文档，了解如何在WSL中安装CUDA。
4. 在Windows主机上下载CuDNN压缩文件。您可以在NVIDIA开发者网站上找到适用于Windows的CuDNN下载链接。
5. 将CuDNN压缩文件复制到WSL中的某个目录中，例如`/tmp`：

   cp /mnt/c/path/to/cudnn.tar.gz /tmp/cudnn.tar.gz

6. 在WSL终端中导航到保存CuDNN压缩文件的目录：

   cd /tmp

7. 解压缩CuDNN压缩文件：

   tar -xzvf cudnn.tar.gz

8. 进入解压缩后的CuDNN目录，复制库文件到CUDA安装目录中：

   cd cuda
   sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
   sudo cp -P include/* /usr/local/cuda/include/

9. 最后，更新链接库配置：

   sudo ldconfig

完成上述步骤后，您应该已经成功在WSL中安装了CuDNN。请确保您的CUDA和CuDNN版本是兼容的，并在WSL中正确设置CUDA环境变量以使用CuDNN库。

wsl如何安装cudnn

对于在WSL中安装CUDNN，你需要进行以下步骤：

1. 首先，确保你已经在WSL中安装了适当的NVIDIA GPU驱动，并且WSL已经配置为使用GPU加速。

2. 下载和安装CUDNN的压缩文件。你可以从NVIDIA官方网站上的开发者页面下载CUDNN。请确保选择与你的CUDA版本和操作系统兼容的CUDNN版本。

3. 从Windows主机将CUDNN压缩文件复制到WSL中。你可以通过将文件拖放到WSL终端窗口中来完成此操作，或者通过共享文件夹将文件复制到WSL中。

4. 解压CUDNN压缩文件。在WSL终端中，使用以下命令解压文件：

   tar -xzvf <cudnn压缩文件名>

这将解压缩CUDNN文件并将其提取到当前目录。

5. 将CUDNN文件复制到适当的位置。根据CUDA的安装位置，将CUDNN文件复制到相应的目录中。例如，如果CUDA安装在`/usr/local/cuda`目录下，你可以使用以下命令复制文件：

   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*

6. 完成后，你可以在WSL中使用CUDNN来进行GPU加速的深度学习任务了。

请注意，WSL与Windows主机之间的文件复制可能需要一些额外的配置和操作。确保你已经按照官方文档正确设置了WSL与Windows主机之间的文件共享和访问权限。