ubuntu20.04cudnn
时间: 2025-04-27 14:34:04 浏览: 29
### 安装和配置 cuDNN
#### 下载 cuDNN 库
为了在 Ubuntu 20.04 上安装 cuDNN,首先需要注册 NVIDIA 开发者计划并登录到官方网站。之后可以访问 cuDNN 的下载页面来获取适用于所使用的 CUDA 版本的 cuDNN 文件[^1]。
对于 CUDA 11.7 用户来说,在下载页面中应选择对应于该版本的操作系统、库版本以及目标平台的具体文件进行下载。通常情况下会得到一个 `.tgz` 压缩包形式的软件包。
#### 解压与复制文件
下载完成后解压缩 tarball:
```bash
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.tgz
```
进入解压后的目录并将其中的内容拷贝至已有的 CUDA 工具链路径下:
```bash
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib64/
```
#### 设置环境变量
为了让系统能够识别新加入的 cuDNN 库位置,还需要更新当前用户的 shell 配置文件(如 `~/.bashrc` 或其他),添加如下两行以确保 LD_LIBRARY_PATH 包含了 `/usr/local/cuda/lib64`:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
使更改生效可以通过执行 source ~/.bashrc 来完成。
#### 测试安装情况
最后一步是验证 cuDNN 是否成功安装。可以从官方样例或者通过 Python 中 TensorFlow 和 PyTorch 这样的框架来进行测试。例如使用 Tensorflow 可以运行一个小脚本来查看 GPU 加速是否正常工作。
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