如何在Ubuntu 16.04上安装CuDNN？

对于TensorFlow，我想安装cuda和CuDNN。 我如何在Ubuntu 16.04上做到这一点？

Answer 1

步骤0：从标准存储库安装cuda。 （请参阅如何在Ubuntu 16.04上安装CUDA？ ）

第1步：注册一个nvidia开发者帐户并在这里下载cudnn （约80 MB）

第2步：检查您的cuda安装位置。 对于从存储库的安装，它是/usr/lib/...和/usr/include 。 否则，它将是/usr/local/cuda/或/usr/local/cuda- 。 您可以使用which nvcc或ldconfig -p | grep cuda来检查它 ldconfig -p | grep cuda

第3步：复制文件：

存储库安装：

 $ cd folder/extracted/contents $ sudo cp -P include/cudnn.h /usr/include $ sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ $ sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn* 

Runfile安装：

 $ cd folder/extracted/contents $ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 

Answer 2

从5.1开始，您无法根据@Martin提到的内容进行安装。 从nvidia网站下载libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb, libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb, libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb并逐个安装。

  sudo dpkg -i .deb 

Answer 3

1. 在NVidia的网站上注册。 它们可能需要一天或两天才能获得您的帐户批准。 至少在我注册时曾经是这种情况。

2. 从NVidia下载并安装最新的CUDA ，或者适合您将使用的软件的最新版本（如果有的话），在这种情况下是您的T-Flow版本。

   请注意，通过点击可能无法通过ubuntu的标准软件包管理器进行安装。

   相反，您可能必须在终端中按照这些说明安装.deb pakage。 之后，你必须在.bashrc 添加几行 ，或者在你的情况下适当的地方。 例如，如果您正在配置服务器，它可能会在您的应用程序自动启动之前的某个位置，因为.bashrc在这种情况下可能无法执行。

3. 从NVidia下载CuDNN

   我使用的是“Library for Linux”版本，与.deb包没有太大的关系。

4. 你可以通过which nvcc找到CUDA所在的位置。 通常/usr/local/cuda/将是您当前安装的版本的符号链接。

5. 打开CuDNN存档并将适当的内容复制到CUDA安装文件夹（ cuda/lib64/和cuda/include/ ）中的适当位置。 我通常sudo nautilus并从视觉上做到这一点。

Answer 4

快进2018年，NVIDIA现在提供cuDNN 7.x供下载。 安装步骤仍与@GPrathap描述的步骤类似。 但是，如果要将旧的cuDNN版本替换为较新的版本，则需要在安装之前先将其删除。

回顾一下：

步骤0.确认您已安装CUDA工具包。 如果没有，请继续安装CUDA工具包。

步骤1.访问NVIDIA开发人员门户网站https://developer.nvidia.com/cudnn并下载cuDNN。

步骤2.如果您以前安装了cuDNN，请将其删除

 sudo dpkg -r .deb sudo dpkg -r .deb 

步骤3.使用dpkg安装cuDNN库（runtime，dev，doc）

 sudo dpkg -i .deb sudo dpkg -i .deb sudo ldconfig 

步骤4.如果要查找库的安装位置，可以更新locate索引，然后找到库位置。

 sudo updatedb locate libcudnn 

如果您是专门针对CUDA工具包9.1安装cuDNN 7.x，那么本文提供了更多详细信息，可以提供一些帮助： http ： //tech.amikelive.com/node-679/quick-tip-installing-cuda-deep-神经网络-7- cudnn-7-X-库换CUDA的工具包-9-1-上的ubuntu-16-04 /

Answer 5

此外，您可以下载基于Debian的发行版的deb软件包。

在NVIDIA网页上，下一个文件可供开发人员资料使用：

• cuDNN v5.1 Linux运行时库（Deb）
• 用于Linux的cuDNN v5.1开发人员库（Deb）
• cuDNN v5.1代码示例和用户指南Linux（Deb）

我通过Debian（Stretch）和TensorFlow在我的机器上测试了这个！

Answer 6

通过@Martin Thoma和@ÍhorMé为仍然有效的答案添加重要细节：将libcudnn文件复制到cuda目录后，必须更新.bashrc文件：

 export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 

然后，您必须将include目录添加到使用它的任何配置文件中。 Caffe例如有一个配置文件，你必须在编译make之前编辑它。 为此，编辑caffe / Makefile.config以添加这些配置变量的路径（在路径之间添加空格）：

 INCLUDE_DIRS: /usr/local/caffe/cuda/include/ LIBRARY_DIRS: /usr/local/cuda/lib64/ 

对于每个当前终端窗口，您希望这些更改生效，请不要忘记执行一次文件！

 . ~/.bashrc 

Answer 7

答案是正确的，但对于cuDNN 5.1，一些名称已被更改。 因此，如果在解压缩cuDNN文件后使用此版本，则会找到两个文件夹：lib和include。 将include文件夹中* .h文件的名称更改为cudnn.h，然后按照https://askubuntu.com/a/767270/641589进行操作 。 如果您想使用cuDNN for Caffe，则需要进行此更改！

Answer 8

在16.04，如果您直接从Nvidia的网站安装CUDA，并且您还要从源代码构建Tensorflow，那么您可以指定要指示为Cudnn的目录。 默认情况下它是：

 /usr/include/x86_64-linux-gnu 

当您构建Tensorflow时，它会询问您要指示您使用哪个版本的Cudnn。 之后，它将询问它位于何处。 只需指出上面的目录，它就可以正常工作。 它应该在那时创建一个wheel文件，你可以用pip安装它。