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系统:Ubuntu 14.04 x64
CUDA:cuda7 (安装cudnn前必须安装了cuda,具体安装见本博客相关文章http://blog.csdn.net/honyniu/article/details/46387429)
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案,目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。在这里安装主要是为了后期caffe使用cudnn加速,当然这个在使用caffe的过程中不是必须的。
CuDNN可以在官网免费获得,注册帐号后即可下载。
下载链接:https://developer.nvidia.com/cuDNN
在这里我下载了两个版本的安装包,注册后都可以下载,如下
cudnn-6.5-linux-R1cudnn-6.5-linux-x64-v2
这两个安装包下的文件名称和结构大体是一样,不同的是cudnn的这两个版本库提供的接口完全不同(具体可以看提供的CUDNN_Library.pdf接口文档),而且caffe在早期的版本使用的是R1接口,后来最新的就变成v2接口了,完全不能通用。现在还有许多项目是基于早期caffe的,如果想使用这些项目的话,就要安装R1,同时在最新的caffe上面也有需求,所以在两个都要使用,在不同的编译情况下进行切换就可以了。
基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里, 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以,在这里放到cuda的相应的安装目录下(前提是cuda已经安装成功了)
对R1和v2安装流程一模一样,
cd cudnn_dirsudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
当你想从R1切换到v2时,只需要把v2新安装一遍就可以了,同理从v2到R1
如果编译caffe时开启’USE_CUDNN := 1’的话,没有上面那样把相关的文件拷入,编译时就会报错
./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:19: fatal error: cudnn.h: 没有那个文件或目录 #include
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