CUDNN（CUDA Deep Neural Network）是NVIDIA公司推出的一个深度学习库，它为GPU加速的深度神经网络（DNN）提供了高效的计算支持。CUDNN是基于CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型构建的，使得开发者能够充分利用NVIDIA GPU的并行计算能力，来加速训练和推理过程。 在“cudnn,cuda12版本”中，我们讨论的是CUDNN与CUDA工具包的第12个主要版本的结合。CUDA是NVIDIA为GPU开发的一种编程接口，它允许程序员直接用C、C++、Fortran等语言编写高性能计算程序，利用GPU进行计算。CUDA 12引入了许多新特性，旨在提高性能、优化内存管理和简化编程模型，以更好地适应现代深度学习的需求。 CUDNN 9.1.0.70是与CUDA 12兼容的一个特定版本，这个版本可能包含了对当时最新深度学习算法的优化，以及对旧版API的改进。在选择CUDNN版本时，确保它与所使用的CUDA版本兼容至关重要，因为不匹配的版本可能会导致编译错误或运行时问题。 安装CUDNN时，你需要按照以下步骤操作： 1. 下载对应CUDA版本的CUDNN压缩包，例如cudnn-windows-x86_64-9.1.0.70_cuda12-archive。 2. 解压下载的压缩包，通常包含头文件（如cudnn.h）、库文件（lib目录下的*.lib）和二进制可执行文件（bin目录下的*.dll）。 3. 将头文件复制到CUDA SDK的include目录下。 4. 将库文件复制到CUDA SDK的lib目录下，通常有x64和x86两个子目录，根据系统架构选择合适的目录。 5. 将bin目录下的dll文件复制到系统的PATH环境变量所指向的任何目录，例如Windows的System32目录，这样系统就可以在运行时找到这些动态链接库。 使用CUDNN时，你需要在代码中包含相应的头文件，并链接对应的库。在配置编译器或构建系统时，确保指定了正确的库路径和链接选项。 CUDNN的主要功能包括： 1. **卷积操作**：这是深度学习中最基础的操作，CUDNN提供了高效的卷积实现，包括前向、反向传播和跨通道归一化。 2. **池化操作**：用于下采样输入数据，减少计算量并保持关键信息。 3. **激活函数**：如ReLU、Leaky ReLU等，这些函数在神经网络中用于非线性变换。 4. **归一化**：如批处理归一化（Batch Normalization），用于加速训练并提高模型性能。 5. **损失函数和优化器**：CUDNN支持多种损失函数，如交叉熵，以及优化器，如SGD（随机梯度下降）和Adam等。 6. **卷积网络结构**：CUDNN还包含了预定义的卷积网络结构，如AlexNet、VGG和ResNet等，方便快速搭建和训练模型。 CUDNN与CUDA 12的结合提供了强大的硬件加速能力，使得开发者能够在GPU上高效地实现和训练深度学习模型。正确配置和使用CUDNN，可以显著提升深度学习应用的性能，缩短训练时间，从而更快地实现模型的迭代和优化。

本人实测，Ubuntu24.04按照我的步骤去做更丝滑。 windows11+Ubuntu 22.04双系统共存，安装Ubuntu 22.04，然后安装Nvidia 驱动、cuda、cuDNN、anaconda、虚拟环境、VS Code 和 Pycharm 专业版。 注：新手请参考我附加的链接进行操作。有一定经验的同学可以看本文快速安装。 根据提供的信息，我们可以总结出以下知识点： ### 一、安装 Ubuntu 22.04 #### 步骤详解： 1. **下载 Ubuntu ISO 文件** 访问 Ubuntu 官方下载页面（），下载 Ubuntu 22.04 的 ISO 文件。 2. **创建启动盘** 使用 Rufus 工具（）将下载好的 ISO 文件烧录到 U 盘上。确保选择正确的选项以确保 U 盘兼容性和可启动性。 3. **设置 BIOS 启动顺序** 重启计算机并进入 BIOS 设置（通常通过按 F2 或 F12 键），设置 U 盘为第一启动项。 4. **安装 Ubuntu** 跟随屏幕提示完成 Ubuntu 的安装。注意，在安装过程中不要选择安装第三方图形驱动，这会导致后续安装 Nvidia 驱动出现问题。 ### 二、安装 Nvidia 驱动 #### 步骤详解： 1. **连接网络** 确保 Ubuntu 22.04 已连接到互联网。 2. **选择 Nvidia 驱动** 打开“软件与更新”，选择合适的 Nvidia 驱动进行安装。注意，应根据自己的显卡型号选择合适的驱动版本。 3. **应用更改并重启** 安装驱动后，系统可能会提示重启以完成安装。 4. **验证驱动安装** 使用 `nvidia-smi` 命令在终端中检查 Nvidia 驱动是否正确安装。如果看到 GPU 信息，则表示安装成功。 ### 三、安装 CUDA #### 步骤详解： 1. **下载 CUDA** 访问 NVIDIA 开发者网站（），选择与当前 Nvidia 驱动版本匹配的 CUDA 版本进行下载。 2. **安装 CUDA** 使用终端执行安装命令，例如 `sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run`。确保使用正确的 CUDA 版本文件名。 3. **配置环境变量** 编辑 `.bashrc` 文件，添加 CUDA 的路径至 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中，保存更改并使环境变量生效。 4. **验证安装** 在终端中执行 `nvcc -V` 命令，如果显示出 CUDA 的版本信息，则表示安装成功。 ### 四、安装 cuDNN #### 步骤详解： 1. **下载 cuDNN** 访问 NVIDIA 的 cuDNN 下载页面（cudnn>），下载适用于当前 CUDA 版本的 cuDNN 安装包。 2. **安装 cuDNN** 使用 `dpkg` 命令安装下载好的 cuDNN 包，并复制密钥文件到 `/usr/share/keyrings/` 目录下。 3. **验证安装** 使用 `cd` 命令进入 `/usr/local/cuda-12.2/extras/demo_suite/` 目录，执行 `./bandwidthTest` 和 `./deviceQuery` 命令来验证 cuDNN 是否安装成功。 以上步骤提供了从零开始安装 Ubuntu 22.04、Nvidia 驱动、CUDA 和 cuDNN 的详细指南。每一步都至关重要，特别是环境变量的配置和软件版本的匹配。对于新手来说，建议按照提供的链接进行逐步操作，而有一定经验的用户则可以根据上述步骤快速完成安装。

标题中的“cudnn-windows-x86-64-8.9.7.29-cuda12-archive”指的是NVIDIA CUDA深度神经网络库（cuDNN）的一个版本，适用于Windows操作系统，x86_64架构，版本号为8.9.7.29，与CUDA 12兼容的归档文件。cuDNN是NVIDIA开发的一个库，旨在加速深度学习模型的计算性能，尤其是在GPU上执行时。 描述中提到的“cudnn8.7.9源码”可能是一个错误，因为标题中给出的版本是8.9.7.29，而不是8.7.9。通常，cuDNN的源码并不公开提供，但用户可以获得编译好的库文件和头文件来在自己的项目中使用。不过，如果描述中的“源码”指的是二进制库或相关开发文件，那它们包含了运行和开发深度学习应用所需的组件。 标签“windows cudnn”进一步确认了这个归档文件与Windows系统和cuDNN相关的事实。在Windows环境下，cuDNN可以与Microsoft Visual Studio等IDE集成，帮助开发者构建和优化深度学习应用。 在压缩包的文件名称列表中，“cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive”可能包含以下内容： 1. cuDNN库文件：这些是预编译的动态链接库（.dll）和静态链接库（.lib），用于在Windows上运行和构建深度学习应用。 2. 头文件（.h）：这些文件包含了cuDNN API的定义，供开发者在C++代码中调用cuDNN功能。 3. 示例代码：可能包含一些示例程序，演示如何在实际项目中使用cuDNN库。 4. 文档：可能会有PDF格式的用户指南和API参考，解释如何安装、配置和使用cuDNN。 5. 安装脚本或向导：帮助用户快速配置环境变量和路径，以便正确地使用cuDNN库。 在深度学习领域，cuDNN扮演着关键角色，它提供了针对卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和其他类型网络的高效实现。通过优化GPU计算，cuDNN可以显著加快训练和推理的速度。使用cuDNN，开发者可以利用NVIDIA GPU的并行处理能力，提高模型训练的效率，特别是在处理大规模数据集时。 为了使用这个压缩包，首先需要确保你有一台运行Windows操作系统的计算机，并且已经安装了CUDA Toolkit的12.x版本。然后，按照官方文档的指导，解压文件，设置环境变量，将库文件添加到系统路径中，并在项目中链接cuDNN库。这样，你就可以在你的深度学习应用中调用cuDNN的函数，提升计算性能。

opencv_4.8.1_msvc2019_CUDA_cudnn_Qt5.15.2，文件为自释放压缩包，包含Debug和release版本库，附带CUDA以及cudnn。 General configuration for OpenCV 4.8.1 ===================================== Version control: unknown Platform: Timestamp: 2023-12-09T16:00:22Z Host: Windows 10.0.19045 AMD64 CMake: 3.28.0-rc5 CMake generator: Visual Studio 16 2019 CMake build tool: C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual

cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive.tar.xz 适合操作系统为：linux , 需要配合 cuda12.

keras安装步骤的ppt 1、ANACONDA 安装 2、Cuda及cuDNN安装 3、Tensorflow-gpu版本安装 4、Keras安装 5、Anaconda的使用 6、Keras分类示例

cudnn-linux-x86-64-8.9.2.26-cuda11-archive.tar.xz

里面有对应cuda9.0 、cuda9.2、 cuda10.2三个版本的cuDNN。 版本为windows10 64位 小伙伴按需下载！！

cudnn-linux-x86_64-8.9.1.23_cuda12-archive.tar.xz

flownet2编译时出现错误error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t ，直接替换相应文件即可