如何validationCuDNN安装？
我search了很多地方，但我得到的是如何安装它，而不是如何validation它被安装。 我可以validation我的NVIDIA驱动程序已安装，并且安装了CUDA，但是我不知道如何validationCuDNN是否已安装。 帮助将不胜感激，谢谢！
PS。
这是为了实现一个caffe。 目前一切都没有启用CuDNN的工作。
安装CuDNN仅涉及将文件放置在CUDA目录中。 如果在安装caffe时指定了路由和CuDNN选项，它将用CuDNN编译。
你可以检查使用cmake 。 创build一个目录caffe/build并从那里运行cmake .. 如果configuration正确，你会看到这些行：
-- Found cuDNN (include: /usr/local/cuda-7.0/include, library: /usr/local/cuda-7.0/lib64/libcudnn.so) -- NVIDIA CUDA: -- Target GPU(s) : Auto -- GPU arch(s) : sm_30 -- cuDNN : Yes
如果一切正常，只需运行make命令从那里安装caffe。
CuDNN的安装只是复制一些文件。 因此，要检查CuDNN是否已安装（以及您拥有哪个版本），只需要检查这些文件。
安装CuDNN
步骤1： 在这里注册一个nvidia开发者账号并下载cudnn （大约80 MB）。 你可能需要nvcc --version才能得到你的cuda版本。
步骤2：检查你的cuda安装位置。 对于大多数人来说，它将是/usr/local/cuda/ 。 你可以检查它与which nvcc 。
第3步：复制文件：
$ cd folder/extracted/contents $ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
检查版本
您可能需要调整path。 请参阅安装的第2步。
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
笔记
当你得到一个错误
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:427] could not set cudnn filter descriptor: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
有了TensorFlow，你可以考虑使用CuDNN v4而不是v5。
通过apt安装的Ubuntu用户 ： https ： //askubuntu.com/a/767270/10425
从CuDNN v5开始（至less在通过sudo dpkg -i <library_name>.deb包安装时），看起来您可能需要使用以下命令：
cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
要检查CUDA的安装，运行下面的命令 ，如果它安装正确，那么下面的命令将不会抛出任何错误，并将打印库的正确版本。
function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; } function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; } check libcuda check libcudart
要检查CuDNN的安装，运行下面的命令 ，如果CuDNN安装正确，那么你不会得到任何错误。
function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; } function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; } check libcudnn
要么
你可以从任何目录下运行命令
nvcc -V
它应该给出这样的输出
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61
