這篇文章主要為大家展示了“Ubuntu14.04 CuDNN6.5如何安裝”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Ubuntu14.04 CuDNN6.5如何安裝”這篇文章吧。

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環(huán)境

系統(tǒng)：Ubuntu 14.04 x64
CUDA：cuda7 （安裝cudnn前必須安裝了cuda，具體安裝見本博客相關(guān)文章http://blog.csdn.net/honyniu/article/details/46387429）

簡(jiǎn)介

CuDNN是專門針對(duì)Deep Learning框架設(shè)計(jì)的一套GPU計(jì)算加速方案，目前支持的DL庫(kù)包括Caffe，ConvNet, Torch7等。在這里安裝主要是為了后期caffe使用cudnn加速，當(dāng)然這個(gè)在使用caffe的過程中不是必須的。
CuDNN可以在官網(wǎng)免費(fèi)獲得，注冊(cè)帳號(hào)后即可下載。
下載鏈接：https://developer.nvidia.com/cuDNN

安裝包

在這里我下載了兩個(gè)版本的安裝包，注冊(cè)后都可以下載，如下

cudnn-6.5-linux-R1cudnn-6.5-linux-x64-v2

這兩個(gè)安裝包下的文件名稱和結(jié)構(gòu)大體是一樣，不同的是cudnn的這兩個(gè)版本庫(kù)提供的接口完全不同（具體可以看提供的CUDNN_Library.pdf接口文檔），而且caffe在早期的版本使用的是R1接口，后來最新的就變成v2接口了，完全不能通用?，F(xiàn)在還有許多項(xiàng)目是基于早期caffe的，如果想使用這些項(xiàng)目的話，就要安裝R1，同時(shí)在最新的caffe上面也有需求，所以在兩個(gè)都要使用，在不同的編譯情況下進(jìn)行切換就可以了。

安裝

基本原理是把lib文件加入到系統(tǒng)能找到的lib文件夾里， 把頭文件加到系統(tǒng)能找到的include文件夾里就可以，在這里放到cuda的相應(yīng)的安裝目錄下（前提是cuda已經(jīng)安裝成功了）
對(duì)R1和v2安裝流程一模一樣，

cd cudnn_dirsudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

當(dāng)你想從R1切換到v2時(shí)，只需要把v2新安裝一遍就可以了，同理從v2到R1

錯(cuò)誤

如果編譯caffe時(shí)開啟’USE_CUDNN := 1’的話，沒有上面那樣把相關(guān)的文件拷入，編譯時(shí)就會(huì)報(bào)錯(cuò)

./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:19: fatal error: cudnn.h: 沒有那個(gè)文件或目錄 #include <cudnn.h>

以上是“Ubuntu14.04 CuDNN6.5如何安裝”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

標(biāo)題名稱：Ubuntu14.04CuDNN6.5如何安裝
本文路徑：http://aaarwkj.com/article20/jeiojo.html

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