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WSL2中安装 cuDNN​​的步骤详解

作者:量化投资和人工智能

本文在WSL2环境下通过APT或手动安装cuDNN的步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

📚 ​​一、cuDNN 深度解析​​

​​1. 定义与作用​​

​​2. 与 CUDA 的关系​​

​​3. 关键特性​​

​​特性​​​​说明​​
​​跨平台支持​​支持 Windows/Linux/macOS,兼容 x86/ARM 架构。
​​版本严格匹配​​需与 CUDA 版本、深度学习框架版本精确匹配(如 CUDA 12.9 → cuDNN ≥9.10.2)。
​​性能提升​​典型场景下训练速度提升 5-10 倍,尤其对 CNN/RNN 类模型显著。

⚙️ ​​二、WSL2 安装 cuDNN 详细步骤​​

​​✅ 安装前准备​​

​​🔧 安装方法:两种推荐方案​​

​​方法一:APT 安装(推荐)​​

适用于 Ubuntu 官方源已收录的 cuDNN 版本:

sudo apt update
sudo apt install nvidia-cudnn  # 自动匹配当前 CUDA 版本对应的 cuDNN

​​方法二:手动安装(灵活选择版本)​​

​​✔️ 验证安装​​

⚠️ ​​三、避坑指南与常见问题​​

​​1. 版本兼容性​​

​​组件​​​​要求​​
​​CUDA 版本​​cuDNN 版本必须严格匹配 CUDA(如 CUDA 12.9 → cuDNN ≥9.10.2)。
​​深度学习框架​​TensorFlow/PyTorch 需支持 cuDNN 版本(查官方表格)。

​​2. 环境变量配置​​

若遇到 libcudnn not found 错误,在 ~/.bashrc 中添加:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

执行 source ~/.bashrc 生效。

​​3. 权限问题​​

💎 ​​总结​​

完成安装后,您的 WSL2 环境即可高效运行 GPU 加速的深度学习任务。遇到兼容性问题时,务必核查 NVIDIA 版本对照表

到此这篇关于WSL2中安装 cuDNN​​的步骤详解的文章就介绍到这了,更多相关WSL2安装cuDNN​​内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家! 

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