Как я могу установить CuDNN на Ubuntu 16.04?

Кроме того, можно загрузить deb пакеты для базирующихся дистрибутивов Debian.

От веб-страницы NVIDIA, для профиля разработчика доступны следующие файлы:

• библиотека времени выполнения cuDNN v5.1 для Linux (Deb)
• библиотека cuDNN v5.1 Разработчика для Linux (Deb)
• примеры кода cuDNN v5.1 и Руководство пользователя Linux (Deb)

я протестировал это по моей машине с Debian (Фрагмент), и TensorFlow работает!

1. Регистр на веб-сайте Nvidia. Может потребоваться день, или два, прежде чем они утвердят Вашу учетную запись. По крайней мере, это раньше имело место назад, когда я зарегистрировался.

2. Загрузите и Установка последний CUDA от Nvidia или последняя версия, которая соответствует программному обеспечению, Вы будете работать с, если таковые имеются, в этом случае Ваша версия T-потока.

   Отметьте, та установка через стандартный диспетчер пакетов человечности через нажатие, вероятно, не будет работать соответственно.

   Вместо этого необходимо будет, вероятно, следовать этим инструкциям в терминале для установки .deb пакет. После этого необходимо будет добавить несколько строк к .bashrc, или везде, где соответствующее в Вашем случае. Например, при конфигурировании сервера это, вероятно, будет другим местом, возможно, где-нибудь до автозапуска приложения, как .bashrc не будет, вероятно, выполняться в этом случае.

3. Загрузите CuDNN с Nvidia

   Я пользовался "Библиотекой для Linux" версия, не имел большой удачи с .deb пакеты.

4. Можно найти, где CUDA расположен через which nvcc. Обычно /usr/local/cuda/ будет символьная ссылка на Вашу в настоящее время установленную версию.

5. Откройте архив CuDNN и скопируйте соответствующее содержание в соответствующие места в папке установки CUDA (cuda/lib64/ и cuda/include/). Я обычно sudo nautilus и сделайте это оттуда визуально.

ответ корректен, но для cuDNN 5.1 изменились некоторые имена. Таким образом, при использовании этой версии после извлечения cuDNN файла, Вы найдете две папки: lib и включает. измените имя *.h файла в, включают папку в cudnn.h и затем следуют https://askubuntu.com/a/767270/641589. это изменение необходимо, если Вы хотели использовать cuDNN для Caffe!

От 5,1 вперед Вы не можете установить согласно тому, что упомянул @Martin. Загрузите libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb, libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb, libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb от сайт Nvidia и установите один за другим follwing путь.

 sudo dpkg -i <library_name>.deb

Редактирование : необходимо сначала установить время выполнения (libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb), потому что dev зависит от времени выполнения (Спасибо @tinmarino)

Ускоренная перемотка вперед 2018 и NVIDIA теперь обеспечивает cuDNN 7.x для загрузки. Действия по установке являются все еще похожими с описанными @GPrathap. Но если Вы хотите заменить старую cuDNN версию более новой, необходимо удалить его сначала до установки.

Резюмировать:

Шаг 0. Проверьте, что Вы уже установили инструментарий CUDA. Возобновите установку инструментария CUDA, если Вы не имеете.

Шаг 1. Перейдите к порталу разработчика NVIDIA https://developer.nvidia.com/cudnn и загрузите cuDNN.

Шаг 2. При предыдущей установке cuDNN удалите его

sudo dpkg -r <old-cudnn-runtime>.deb
sudo dpkg -r <old-cudnn-dev>.deb

Шаг 3. Установите cuDNN библиотеку (время выполнения, dev, документ) использующий dpkg

sudo dpkg -i <new-cudnn-runtime>.deb
sudo dpkg -i <new-cudnn-dev>.deb
sudo ldconfig

Шаг 4. Если Вы хотите найти, где библиотека была установлена, можно обновить определять местоположение индекс и затем найти местоположение библиотеки.

sudo updatedb
locate libcudnn

При специфической установке cuDNN 7.x против инструментария CUDA 9.1 эта статья предоставляет больше разработки, которая может иметь некоторую справку: http://tech.amikelive.com/node-679/quick-tip-installing-cuda-deep-neural-network-7-cudnn-7-x-library-for-cuda-toolkit-9-1-on-ubuntu-16-04/

Добавление важной детали к все еще действительным ответам @Martin Thoma и @Íhor Mé: После копирования libcudnn файлов к cuda каталогам необходимо обновить .bashrc файл:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

Необходимо затем добавить включать каталог к любому файлу конфигурации, который использует его. Caffe, например, имеет файл конфигурации, который необходимо отредактировать прежде, чем скомпилировать с, делают. Для этого, редактирование caffe/Makefile.config для добавления путей к этим переменным конфигурации (добавляют пробел между путями):

INCLUDE_DIRS: /usr/local/caffe/cuda/include/ 
LIBRARY_DIRS: /usr/local/cuda/lib64/

Для каждого текущего окна терминала Вы хотите, чтобы эти изменения были эффективными, не забывайте выполнять файл однажды!

. ~/.bashrc

В 16,04 при установке CUDA непосредственно с веб-сайта Nvidia и Вы также создаете Tensorflow из источника затем, Вы можете specificy каталог, на который Вы хотите указать как являющийся Cudnn. По умолчанию это:

/usr/include/x86_64-linux-gnu

При создании Tensorflow, он спросит Вас, какая версия Вы хотите указать, что Вы используете для Cudnn. Затем после этого это спросит, где это расположено. Просто укажите на каталог выше, и он будет хорошо работать. Это должно создать файл колеса в той точке, и можно установить его с зернышком.