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cudnn安装教程

cudnn是英伟达的一套深度学习加速库,可以在GPU的加速下使得训练和测试过程更快速和高效。为了保证深度学习的性能,我们需要正确地安装和配置cudnn。这篇文章将从多个方面详细介绍cudnn的安装过程。

一、cuda安装教程

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

以上是cuda的安装指令,执行这些步骤之后我们就可以开始cudnn的安装操作了。

二、cudnn怎么安装

在安装cudnn之前,需要登录英伟达的官网并下载对应版本的cudnn。根据实际需要选择相应的cudnn版本,下载完成后解压文件,例如解压后得到的是“cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.4.38.tgz”。

tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.4.38.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

以上是安装cudnn的指令,解压得到的文件夹名称有可能会有所不同,具体需要根据实际情况进行修改。执行完以上步骤后,我们就已经成功安装了cudnn。

三、inode安装教程

使用inode命令可以查看文件的索引节点,有助于调试和故障排除,我们需要在ubuntu上使用以下命令安装并使用inode:

sudo apt-get install -y inode
ls -i

以上是inode的安装和使用指令,安装完成后输入第二条指令就可以查看文件的inode号码了。

四、devc安装教程win10

devc是一个C++的集成开发环境(IDE),使用它能够进行快速的编程和调试。以下是在win10系统上安装devc的具体方法。

  1. 首先在官网上下载devc的安装包。
  2. 解压压缩包并运行“devcpp.exe”进行安装。
  3. 安装过程中需要注意以下内容:
    • 在选择需要安装的组件时,应该选中“一般组件”和“MinGW32 GCC”。
    • 在安装路径时,一定要选择英文路径,否则可能会导致编程和调试时出现问题。
  4. 完成安装后启动devc并进行必要的配置操作。

以上是在win10系统上安装devc的具体操作,按照以上步骤能够轻松完成devc的安装和配置。

五、cube4nano安装教程

cube4nano是一款将机器学习模型部署到嵌入式设备上的工具,掌握它能够将我们的机器学习模型运用到更多的场景中。以下是在ubuntu系统上安装cube4nano的具体方法。

sudo add-apt-repository ppa:armnn-devs/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install cube4nano

以上是在ubuntu系统上安装cube4nano的具体指令,执行完以上操作后就能够成功安装cube4nano了。

六、安装cuda和cudnn

在对cuda和cudnn这两个库文件进行安装时,需要注意一些具体的细节,下面来介绍一下它们的安装步骤。

  1. 首先需要在英伟达的官网上下载cuda和cudnn的安装文件。
  2. 接着解压安装文件并进行安装操作。安装时需要注意以下细节:
    • 安装cuda时,在选择安装路径时应该将其添加到系统的环境变量中,这样后面就可以轻松地使用cuda库了。
    • 安装cudnn时需要将cudnn的文件拷贝到cuda文件夹的相应位置上,然后修改相应的权限即可。
  3. 在安装完成后,我们还需要对安装的版本进行测试操作,以确保其能够正常运行。测试cuda时可以使用以下指令:
  4.   cd ~/NVIDIA_CUDA-*
      sudo make
      ./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery
      
  5. 测试cudnn时可以执行以下命令:
  6.   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
      cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
      cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
      make clean && make
      ./mnistCUDNN
      
  7. 通过以上的测试操作我们能够验证cuda和cudnn是否能够正常运行,如果测试结果良好,则说明我们的安装操作是正确的,可以进行后续的深度学习任务了。