ubuntu24.02安装cudnn
时间: 2025-05-11 14:26:33 浏览: 25
### 安装 cuDNN 的详细指南
要在 Ubuntu 24.02 上安装 cuDNN,可以按照以下方法操作:
#### 准备工作
确保已正确安装 NVIDIA 驱动程序并验证其运行状态。如果 `nvidia-smi` 提示无法与驱动通信,则需先解决该问题[^5]。
#### 下载 cuDNN 库
访问 [NVIDIA cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn) 页面下载适合 CUDA 版本的 cuDNN 软件包。登录 NVIDIA Developer 帐户后,选择对应的操作系统(Ubuntu)、CUDA 版本以及架构版本进行下载。
#### 解压文件
假设您已成功下载名为 `cudnn-<version>-linux-x64-v*.tgz` 的压缩包到 `/home/user/Downloads` 文件夹中:
```bash
tar -xzvf /home/user/Downloads/cudnn-*-linux-x64-v*.tgz -C /usr/local/
```
上述命令会将解压后的库放置于默认路径 `/usr/local/cuda/include` 和 `/usr/local/cuda/lib64` 中[^6]。
#### 设置环境变量
编辑用户的 `.bashrc` 或者全局配置文件 `/etc/profile.d/cuda.sh` 来设置环境变量以便加载 cuDNN 动态链接库。
```bash
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
#### 测试安装
可以通过编写简单的 C++ 程序或者 Python 脚本来测试 cuDNN 是否正常工作。例如使用 TensorFlow 进行检测:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda()) # 输出 True 表明支持 GPU 加速
print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 列举可用的 GPU 设备
```
完成以上步骤即可确认 cuDNN 已经被正确安装至您的 Ubuntu 系统中。
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