Cuda10.1安装cuDNN
时间: 2025-05-20 07:48:37 浏览: 9
### 如何在CUDA 10.1上正确安装和配置cuDNN
要在CUDA 10.1环境中正确安装和配置cuDNN,以下是详细的说明:
#### 下载cuDNN
首先需要下载适用于CUDA 10.1的cuDNN库文件。可以从NVIDIA官方网站获取对应版本的cuDNN包[^3]。
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v7.6.5/cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
tar -xvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
```
#### 解压并复制文件到指定目录
解压后的cuDNN文件夹通常包含`include`和`lib64`子目录。这些文件需要被复制到CUDA工具链的相关路径下。
```bash
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*
```
以上命令会将头文件放置于`/usr/local/cuda/include`目录,并将动态链接库置于`/usr/local/cuda/lib64`目录中。
#### 配置环境变量
为了使编译器能够找到cuDNN库及其头文件,在`.bashrc`或其他shell初始化脚本中设置相应的环境变量[^1]。
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
```
完成此步骤后重新加载shell以应用更改。
#### 验证安装结果
通过运行简单的测试程序来确认cuDNN是否已成功集成至现有CUDA框架内[^2]。
```python
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda()) # 应返回True表示支持GPU加速功能
print(tf.test.is_gpu_available()) # 若存在可用显卡资源,则应显示True
```
如果一切正常的话,上述Python代码片段应当表明TensorFlow已经具备利用GPU的能力。
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