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CentOS配置Cudnn：

Cudnn简介

Cudnn（cuDNN）是NVIDIA推出的深度学习库，专为提高深度神经网络训练和推理速度而设计，它包含了针对CUDA架构优化的卷积算法，可以显著提高深度学习模型在GPU上的运行效率，在CentOS系统中配置Cudnn，可以让我们在训练深度学习模型时获得更好的性能。

安装CUDA

在配置Cudnn之前,我们需要确保CUDA已经安装，以下是在CentOS系统中安装CUDA的步骤：

1. 下载CUDA Toolkit：访问NVIDIA官网下载适合您系统的CUDA Toolkit版本。

2. 安装CUDA Toolkit：解压下载的CUDA Toolkit压缩包，执行以下命令进行安装：

sudo ./cuda_11.0.0_455.32.00_linux.run

3. 配置环境变量：将CUDA路径添加到环境变量中，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

使环境变量生效：执行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

验证CUDA安装：执行以下命令验证CUDA是否安装成功：

nvcc --version

安装Cudnn

1. 下载Cudnn：访问NVIDIA官网下载适合您CUDA版本和操作系统版本的Cudnn。

2. 解压Cudnn：解压下载的Cudnn压缩包。

3. 将Cudnn文件复制到CUDA目录：将解压后的Cudnn文件夹中的文件复制到CUDA安装目录下：

sudo cp -r cudnn/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp -r cudnn/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp -r cudnn/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

4. 创建Cudnn库文件：创建一个名为libcudnn.so.7的软链接，将libcudnn.so.7.6.5.32链接到它：

sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7.6.5.32 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7

验证Cudnn安装

1. 编写测试程序：创建一个简单的测试程序，用于验证Cudnn是否安装成功。

2. 编译测试程序：使用nvcc编译测试程序。

3. 运行测试程序：执行以下命令运行测试程序：

   

./test

如果测试程序运行成功,说明Cudnn已经安装成功。

FAQs：

问题：为什么我的CUDA环境变量配置不生效？

解答：请确保您已经将CUDA路径添加到~/.bashrc文件中，并使用source ~/.bashrc命令使环境变量生效。

问题：如何检查Cudnn是否安装成功？

解答：创建一个简单的测试程序，使用nvcc编译测试程序，然后运行测试程序，如果测试程序运行成功，说明Cudnn已经安装成功。