1、查看cuda版本
# 法一：
nvcc -V
# 法二：
whereis cuda # 查看cuda路徑
cat */cuda/version.txt # 通過上面查到的路徑讀取version文件
2、下載cudnn
鏈接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
選擇對應的版本：cuDNN Library for xxx，xxx為系統號（Linux (x86)，Linux (Power), Windows..），linux通過arch命令查看內核
3、安裝cudnn
# 將下載的cudnn解壓后，會有一個cuda文件夾，將里面的文件復制到已安裝的cuda目錄下，命令如下：
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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
# 進入cuda的lib64目錄：對下面這些文件重新生成軟鏈接
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.8 # 刪除原鏈接，因為路徑可能存在變化，此鏈接無效，注意將數字修改為對應的版本號
sudo ln -s libcudnn.so.8.0.5 libcudnn.so.8
sudo ln -s libcudnn.so.8 libcudnn.so
sudo rm -rf libcudnn_ops_train.so libcudnn_ops_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_ops_train.so.8.0.5 libcudnn_ops_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_ops_train.so.8 libcudnn_ops_train.so
sudo rm -rf libcudnn_ops_infer.so libcudnn_ops_infer.so.8
sudo ln -s libcudnn_ops_infer.so.8.0.5 libcudnn_ops_infer.so.8
sudo ln -s libcudnn_ops_infer.so.8 libcudnn_ops_infer.so
sudo rm -rf libcudnn_adv_infer.so libcudnn_adv_infer.so.8
sudo ln -s libcudnn_adv_infer.so.8.0.5 libcudnn_adv_infer.so.8
sudo ln -s libcudnn_adv_infer.so.8 libcudnn_adv_infer.so
sudo rm -rf libcudnn_adv_train.so libcudnn_adv_train.so.8
sudo ln -s libcudnn_adv_train.so.8.0.5 libcudnn_adv_train.so.8
sudo ln -s libcudnn_adv_train.so.8 libcudnn_adv_train.so
sudo rm -rf libcudnn_cnn_infer.so libcudnn_cnn_infer.so.8
sudo ln -s libcudnn_cnn_infer.so.8.0.5 libcudnn_cnn_infer.so.8
sudo ln -s libcudnn_cnn_infer.so.8 libcudnn_cnn_infer.so
sudo rm -rf libcudnn_cnn_train.so libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -s libcudnn_cnn_train.so.8.0.5 libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -s libcudnn_cnn_train.so.8 libcudnn_cnn_train.so
# 配置cuda環境變量
vim ~/.bashrc # 打開文件，將下面兩行代碼添加在文件最后
export PATH=/usr/lib/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/lib64
source ~/.bashrc # 使環境變量生效，需要在新打開的窗口中才有用，已打開的窗口中不起作用
# 查看版本號
cat **/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2