sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* cuDNN安装完成,查看安装的版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 显示: ...
验证cuDNN安装(通常通过运行依赖cuDNN的CUDA程序进行验证)。 注: ^1 CUDA Toolkit Download:CUDA Toolkit下载页面链接。 ^2 cuDNN Archive:cuDNN归档页面链接,您需从该页面选择具体版本进行下载。
在安装CUDA之后,接下来需要安装对应版本的CuDNN。请前往NVIDIA官网,找到CuDNN下载页面,选择与您的CUDA版本匹配的CuDNN版本进行下载。下载完成后,将安装包上传到Linux服务器上。 解压CuDNN安装包: tar -xzvf cudnn_installation_file.tar.gz 进入解压后的目录,将CuDNN的文件复制到CUDA的安装目录下: sudo cp cuda/i...
可以通过#注释掉原有的cuda路径,以及创建软连接的方式,管理不同版本cuda的切换。 6.安装cudnn (可选) cudnn可以加速运算,也可以选择不装。 需要在Nvidia 官网注册才能下载,而且不能乱下载,Cuda版本必须和Cudnn是兼容的才可以。 下载完了解压,可能还需要上传服务器,因为要登陆才能下载,不能wget直接下载。 上传服...
3. cuDNN安装 地址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选择对应的cuda版本,可能很慢,需要一些方法 xz -d cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive.tar.xz tar xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive.tar # 将文件mv一下 ...
首先,你需要确认你的系统上已经安装了NVIDIA的CUDA工具包。你可以通过运行nvcc --version命令来检查CUDA是否已经安装以及其版本。如果没有安装CUDA,你需要先下载并安装CUDA。然后,你需要从NVIDIA的官方网站下载对应版本的cuDNN。你可以在NVIDIA的官方网站上搜索并下载对应你CUDA版本的cuDNN。下载完成后,你需要解压cuDNN的...
export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} source ~/.bashrc // 安装 cudnn sudo tar -xvf cudnn** sudo cp -r /home/cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive/lib/* /usr/...
CUDNN安装 切换到cudnn文件所在目录,通过tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz命令解压文件,会得到一个cuda文件夹,逐一执行下面的命令进行cudnn的安装。 代码语言:javascript 复制 sudo cp cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda/lib64/sudo ...
1.下载cuda和cudnn 2. 安装cuda并检验安装是否成功 3. 安装cudnn 4.验证cuda是否能用代码 附件:解压各种格式文件的Linux命令 参考文献 卸载之前的cuda 卸载之前的cuda教程 1.下载cuda和cudnn CUDA下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
cuDNN则是NVIDIA为深度学习开发者提供的GPU加速库。在Linux系统下,非root用户也可以安装多个版本的CUDA和cuDNN,下面我们将详细讲解安装步骤。 一、安装CUDA 首先,我们需要下载对应版本的CUDA安装包。在NVIDIA官网找到对应版本的CUDA下载页面,下载适合Linux系统的安装包。然后,解压安装包到指定目录。 接下来,我们进入CUDA...