Ubuntu 20.04上安装cuDNN
时间: 2025-02-24 16:37:12 浏览: 52
### 安装配置NVIDIA cuDNN
为了在Ubuntu 20.04 LTS上成功安装并配置NVIDIA cuDNN，需遵循一系列特定的操作流程。首先确认已经正确安装了NVIDIA驱动程序[^1]。
对于带有图形界面的Ubuntu，在遇到任何显示错误时可以切换到TTY终端通过组合键`Ctrl + Alt + F1`至`F6`来操作命令行工具[^3]。
确保禁用了Secure Boot选项，这是因为使用来自非微软认证来源的第三方模块（如NVIDIA专有驱动）可能会被安全启动阻止加载，而关闭它不会带来显著的安全风险[^2]。
同样重要的是要停用开源 Nouveau 显示驱动程序，可以通过编辑 `/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf` 文件实现，并加入如下两行：
```bash
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
```
之后更新初始RAM磁盘环境以应用更改:
```bash
sudo update-initramfs -u
```
验证Nouveau是否已被成功屏蔽可通过执行 `lsmod | grep -i nouveau` 命令完成；理想情况下应返回为空[^4]。
当上述准备工作完成后，则可继续进行cuDNN库的具体安装过程。通常建议从NVIDIA官方网站下载适用于Linux系统的本地安装包（Tarball），这可能涉及到创建一个开发者账户以便获取访问权限[^5]。
#### 下载与解压cuDNN tar文件
假设已获得tar格式压缩包路径，那么下一步就是将其放置于合适位置并解压缩：
```bash
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*-archive/
```
接着复制必要的文件夹到CUDA Toolkit目录内：
```bash
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
最后刷新动态链接器缓存使新添加的内容生效：
```bash
echo '/usr/local/cuda/lib64' | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
sudo ldconfig
```
至此，整个cuDNN设置工作宣告结束。现在应该能够正常使用这些库来进行深度学习框架下的开发活动了。
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- **实践**: 理论知识需要通过大量编程实践来加深理解，动手编写代码，解决问题，是学习编程的重要方式。
- **阅读源码**: 阅读其他人的高质量代码，可以学习到许多编程技巧和最佳实践。
- **学习社区**: 参与C++相关社区，比如Stack Overflow、C++论坛等，可以帮助解答疑惑，交流心得。
### 5. 拓展知识
- **C++标准库**: 学习C++标准模板库（STL），包括vector、map、list、algorithm等常用组件，是构建复杂数据结构和算法的基础。
- **面向对象编程**: C++是一种面向对象的编程语言，理解类、对象、继承、多态等概念对于写出优雅的C++代码至关重要。
- **跨平台编程**: 了解不同操作系统（如Windows、Linux）上的C++编程差异，学习如何编写跨平台的应用程序。
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### 总结
学习C++是一个系统工程，需要从基础语法开始，逐步深入到设计思想、性能优化、跨平台编程等领域。通过不断的学习和实践，初学者可以逐步成长为一个具有高代码质量意识的C++程序员。而通过阅读经典指南书籍，参与测试与评估，以及反思和总结实践经验，读者将更加扎实地掌握C++编程技术。此外，还需注意编程社区的交流和现代C++的发展趋势，这些都对于保持编程技能的前沿性和实用性是必不可少的。
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