在博客Tensorflow + PyTorch 安装(CPU + GPU 版本)中找到相应的版本匹配,确定好自己的电脑应该安装什么版本,再开始下载。
如果CUDA没有安装好的话要先安装CUDA
一、下载安装包
官网链接:cuDNN Download
这里需要登录一下,如果是新建账号的话可能需要填个问卷
进入链接后选择对应的版本和安装包。这里建议是使用for Linux而不是for Ubuntu ,因为Linux安装包是一个tar文件,之后可以解压
下载好以后进行安装
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz
二、文件复制
解压完成后生成一个cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive
文件夹,运行如下命令
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive/include/* /usr/local/cuda-11.7/include/
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive/lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64/
三、测试
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn*.h
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*
cat /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
说明已经成功安装
参考链接
ubuntu安装cudnn
Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)
最新CUDA环境配置教程(ubuntu 20.04 + cuda 11.7 + cuDNN 8.4)
ubuntu20.04 nvida驱动+cudu11.4+cudnn8.4.0安装
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