linux安装cudnn7.4教程
时间: 2025-04-27 08:32:54 浏览: 30
### 安装 CuDNN 7.4 的教程
#### 准备工作
为了确保顺利安装 CuDNN 7.4,在开始之前需确认已正确安装 CUDA 工具包。对于 CUDA 版本的选择,应匹配所使用的 GPU 驱动版本。
#### 下载 CuDNN 库
访问 NVIDIA 官方网站并下载适用于 Linux 平台的 CuDNN v7.4。登录 NVIDIA 开发者账号后可获取不同操作系统的安装文件链接[^1]。
#### 解压与复制库文件
解压缩下载好的 tar 文件到临时目录,并执行命令将必要的共享对象拷贝至现有 CUDA 安装路径下的 lib64 子目录中:
```bash
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-10.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
```
上述指令假设目标环境中的 CUDA 路径为 `/usr/local/cuda-10.0`;如果实际位置有所不同,则需要相应调整目的地址。
#### 更新动态链接器配置
为了让系统识别新加入的库文件,更新 ld.so.conf.d 中的相关设置或者直接运行 `ldconfig` 命令刷新缓存:
```bash
echo "/usr/local/cuda-10.0/lib64" | sudo tee -a /etc/ld.so.conf.d/nvidia-cudnn.conf
sudo ldconfig
```
#### 测试安装情况
验证 CuDNN 是否成功部署的一个方法就是编译并测试官方提供的 MNIST C++ 示例程序。具体步骤如下所示:
1. 将 cuDNN 示例项目复制到用户家目录或其他具有写权限的位置。
2. 进入示例项目的源码所在子文件夹。
3. 清理旧构建产物后再重新编译整个工程。
4. 执行生成的应用来观察输出结果是否正常。
```bash
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~/cudnn-samples-v7
cd ~/cudnn-samples-v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
```
通过以上过程可以初步判断 CuDNN 功能模块能否正常使用[^2]。
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