Cuda
cuDNN
安装 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library），需要遵循以下步骤：
检查 CUDA 版本
在安装 cuDNN 之前，确保你已经安装了 NVIDIA CUDA Toolkit。
cuDNN的特定版本依赖于特定版本的CUDA。
你可以通过运行命令 nvcc --version 或 nvidia-smi 来检查CUDA版本。
下载 cuDNN
访问 NVIDIA cuDNN 主页。
如果你还没有 NVIDIA 开发者账户，需要注册一个。
登录后，选择与你的 CUDA 版本兼容的 cuDNN 版本。
根据你的操作系统下载对应的安装包（Linux、Windows或MacOS）。
安装 cuDNN
安装过程根据操作系统而异。
- 解压下载的文件。
- 将 cuDNN 库文件（libcudnn.so.*）复制到 CUDA Toolkit 目录。通常这意味着执行类似下面的命令：
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*配置环境变量（对于 Linux 和 MacOS）
你可能需要更新你的LD_LIBRARY_PATH环境变量，以包括 cuDNN 库所在的路径。例如：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH验证安装:
你可以通过编译并运行 NVIDIA 提供的 cuDNN 样例代码来验证安装。
一些深度学习框架（如 TensorFlow 或PyTorch）在安装时会自动检测 cuDNN。
你可以通过简单的深度学习模型试验来验证 cuDNN 是否被框架成功利用。
请确保在整个过程中遵循 NVIDIA 提供的最新指南和说明，因为过程可能会根据软件和操作系统的更新而变化。