Caffe简明教程3:安装Caffe的第二步-安装cuDNN

您可以查看所有文章的索引:Caffe简明教程0:文章列表


本文介绍安装完CUDA之后,如何安装用于GPU深度学习加速的cuDNN

1. 注册成为NVIDIA Developer

下载cuDNN需要注册成为英伟达开发者,注册地址:https://developer.nvidia.com/cudnn,打开后点击右上角的Join,在弹出来的窗口中进行注册。


2. 下载cuDNN

  • 先登陆NVIDIA Developer,然后到这里下载cuDNN:
    Caffe简明教程3:安装Caffe的第二步-安装cuDNN
  • 接着,选择CUDA8.0 对应的cuDNN版本:cuDNN5.1:
    Caffe简明教程3:安装Caffe的第二步-安装cuDNN
  • 然后选择cuDNN v5.1 Library for Linux:
    Caffe简明教程3:安装Caffe的第二步-安装cuDNN

下载完成后,将得到文件 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz


3. 安装cuDNN

  • 解压并进入解压后产生的文件夹cuda
    tar -xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
    cd cuda
  • 复制include下的头文件
    sudo cp -P include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
  • 复制cudnn库文件
    sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
  • 更改文件权限
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

如果遇到符号连接问题:
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.5 is not a symbolic link
输入此命令可解决问题:
sudo ln -sf /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.5.1.10 /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.5
至此,cuDNN就安装完成了。


下一篇文章:Caffe简明教程4:安装Caffe的第三步-安装Caffe


欢迎加群交流,点击链接加入群【Python爱好者交流】
Caffe简明教程3:安装Caffe的第二步-安装cuDNN