安装 cuDNN 8.0

### 安装 cuDNN 8.0 的详细指南 #### 1. **下载 cuDNN 8.0** 访问 NVIDIA 官方网站上的 cuDNN 下载页面[^1]。登录账户后，选择适合的操作系统（如 Linux），并根据已安装的 CUDA 版本选择兼容的 cuDNN 版本。例如，如果使用的是 CUDA 11.0，则应选择与之匹配的 cuDNN 8.0.5 或更高版本。 下载完成后会得到一个 `.tar.xz` 文件，这是适用于 Linux 系统的标准压缩包格式。 --- #### 2. **解压 cuDNN 压缩包** 假设下载的文件名为 `cudnn-linux-x86_64-8.0.5.39_cuda11.0-archive.tar.xz`，可以使用以下命令将其解压到当前目录下： ```bash tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.0.5.39_cuda11.0-archive.tar.xz ``` 这将在当前目录创建一个新的文件夹，通常命名为类似于 `cudnn-linux-x86_64-8.0.5.39_cuda11.0-archive`[^1]。 --- #### 3. **复制头文件和库文件** 进入解压后的文件夹，并将其中的内容复制到系统的 CUDA 路径中。以下是具体的命令： ##### (a) 复制头文件 将 cuDNN 提供的头文件复制到 `/usr/local/cuda/include/` 目录下： ```bash sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.0.5.39_cuda11.0-archive/include/* /usr/local/cuda/include/ ``` ##### (b) 复制动态链接库 将 cuDNN 库文件复制到 `/usr/local/cuda/lib64/` 目录下： ```bash sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.0.5.39_cuda11.0-archive/lib/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 确保赋予这些文件可读权限： ```bash sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 以上步骤确保了 cuDNN 的核心功能被正确加载到 CUDA 工具链中[^2]^。 --- #### 4. **设置环境变量** 为了使程序能够找到 cuDNN 库，在终端中临时或永久修改 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量。例如，编辑用户的 Bash 配置文件以持久化此更改： ```bash echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 这样可以让任何依赖于 cuDNN 的应用程序自动发现其共享库的位置[^3]。 --- #### 5. **验证安装是否成功** 可以通过检查 `cudnn_version.h` 来确认 cuDNN 是否正常安装。运行以下命令查看版本号： ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 输出结果应该包含类似下面的信息： ``` #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 0 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5 ``` 这意味着 cuDNN 8.0 成功安装到了系统中[^5]。 --- ### 注意事项 - 如果在后续开发过程中遇到 OpenCV 或 TensorFlow 报错提示找不到 cuDNN 符号，请再次检查是否有遗漏的文件未复制到位。 - 不同版本间的兼容性至关重要；始终优先查阅官方文档中的推荐组合表来规划软硬件选型策略[^4]。