ubuntu20.04安装cudnn7.6
时间: 2025-04-27 21:31:56 浏览: 27
### 安装 CuDNN 7.6 的准备工作
为了成功安装 CuDNN 7.6,在 Ubuntu 20.04 上需要确保已经正确配置了 CUDA 环境。通常情况下,建议先通过官方渠道或者 PPA 添加图形驱动程序更新源并安装合适的 NVIDIA 驱动[^2]。
对于特定版本的 CuDNN 和 CUDA 组合,重要的是确认所使用的 CUDA 版本兼容于目标 CuDNN 版本。例如,当计划安装 CuDNN 7.6 时,应该选择与之相匹配的 CUDA 版本,如 CUDA 10.0 或者 CUDA 10.1[^5]。
### 下载 CuDNN 库
前往[NVIDIA 开发者网站](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),登录账户后可以找到不同版本的 CuDNN 文件供下载。针对 CuDNN 7.6,应挑选适用于 Linux 平台且对应所需 CUDA 版本(比如 CUDA 10.0 或 10.1)的 tar 文件进行下载。
### 解压文件到指定路径
假设已下载好 cuDNN v7.6 for CUDA 10.x 的压缩包至 `/home/user/downloads` 目录下,则可以通过如下命令解压:
```bash
tar -xzvf cudnn-10.x-linux-x64-v7.6.tgz -C /usr/local/
```
这一步骤会把库文件放置在系统的标准位置以便后续编译工具链能够自动识别这些依赖项。
### 设置环境变量
为了让当前 shell session 能够立即访问新安装好的 CuDNN 动态链接库,需临时设置 `LD_LIBRARY_PATH` 变量;而永久生效则要编辑用户的 `.bashrc` 或其他初始化脚本加入相应语句:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
```
上述操作完成后可通过运行简单的测试代码验证安装是否成功。
### 测试安装效果
编写一段简短的 Python 程序来加载 TensorFlow 或 PyTorch 这样的深度学习框架,并尝试创建 GPU 设备上的张量对象来进行基本运算,以此检验 CuDNN 是否被正常调用工作。
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