【ubuntu】安装cudnn_ubuntu cudnn安装

**安装cudnn前先要确保cuda和NVIDIA驱动已正确安装，关于如何安装cuda可参考

http://blog.csdn.net/xll_bit/article/details/78304722

1，cudnn下载：

**需要注册登录NVIDIA账户**

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

选择系统以及cuda对应的cudnn版本

2，安装

可参考NVIDIA官方说明cuDNN Install Guide点击打开链接

根据下载的安装文件不同，有tar和deb两种安装途径

（一般来说tar安装比较简单，操作方便，但tar安装完没有示例程序，若需要示例程序需要下载安装libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb，具体参见deb安装c步骤）

首先切换到cudnn下载目录

一，tar安装

a，解压tar文件

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

b，复制所需文件到系统相应位置

$ 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*

二，deb安装

a，安装runtime library

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

b，安装developer library

sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

c，安装code samples and the cuDNN Library User Guide

sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

3，验证

a,拷贝示例代码到任意可写路径

$cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ .

b,进入cudnn_samples_v7相应目录

$ cd cudnn_samples_v7/mnistCUDNN

c,编译

$make clean &&& make

d.运行

$ ./mnistCUDNN

注：RNN验证同上，但RNN需要自己设置参数

./RNN <seqLength> <numLayers> <hiddenSize> <miniBatch> <mode>
Modes: 0 = RNN_RELU, 1 = RNN_TANH, 2 = LSTM, 3 = GRU

eg： $ ./RNN 20 2 512 64 1

e.结果

对于mnistCUDNN验证若出现

Test passed!

则说明验证通过

对于RNN验证通过会出现一些测试结果eg：

Forward: 185 GFLOPS
Backward: 332 GFLOPS, (198 GFLOPS), (1042 GFLOPS)
i checksum 9.653668E+05     h checksum 9.653668E+05
di checksum 6.811462E+00    dh checksum 6.811462E+00
dw checksum 2.659683E+07