dnn官网,dncnn
ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN专门针Deep Learning框架设计套GPU计算加速案目前支持DL库包括CaffeConvNet, Torch7等
CuDNN官网免费获注册帐号即载官网没找安装说明载压缩包内没Readme. google找许说明基本原理lib文件加入系统能找lib文件夹 文件加系统能找include文件夹加CUDA文件夹（参考）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行发现找库 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
lib文件夹系统路径用ls -al发现文件权限问题用述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
修改文件权限并创建新软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
答容易,希望能帮您,满意请帮忙采纳谢谢 !
windows怎么装cudnn
安装cudnn前，得确保正确安装好cuda
首先到官网下载cudnn：Nvidia官网cudnn?选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配（这里下载的是cudnn-for-cuda-8.0-windows7-x64-v5.1）。下载下来的是一个压缩包，解压后有3个文件夹：
将这些文件夹覆盖至CUDA的安装目录下
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\
即可完成安装。
cudnn安装问题求助
NVIDIA CuDNN 安装说明
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。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。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。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.s
tensorflow 怎么升级gcc
1、安装CudaSDK官网下载和安装CudaToolkit，选择合适的系统版本下载，本文为介绍基于ubuntu系统的版本，个人建议下载runfile(local)的InstallerType。关于显卡驱动的安装可以参见（链接-安装最新Nvidia显卡驱动）如果下载文件runfile(local)，大小约为1G+，文件名称格式为‘cuda_x.x.xx_linux.run’（其中x为数字，表示版本），按照下载页面安装指导安装即可。#shellsudoRun`sudoshcuda_x.x.xx_linux.run`1212安装过程中会设置安装路径，如果是7.5版本，那么默认安装在路径‘/usr/local/cuda-7.5’,并在‘/usr/local/cuda’做一份映射，此项为可选项目，如果不想覆盖前版，可以不做映射。安装完成需要添加路径，特别是在安装不同版本的cuda共存情况下。需要在profile或.bashrc中添加一下内容：#添加cuda路径PATH=$PATH:/usr/local/cuda-7.5(CUDA安装路径)#添加lib路径LD_LIBRARY_PATH=$LA_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-7.5/lib64#-----------##如果做了映射，也可以使用以下内容PATH=$PATH:/usr/local/cuda#添加lib路径LD_LIBRARY_PATH=$LA_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib641234567891234567892、安装cuDNN官网下载和安装cuDNN，择合适的系统版本下载，需要注意的是，版本的选择与已经安装的CudaToolkit版本有关，否则会报错。#版本不对可能引发的错误提示Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:286]Loadedcudnnlibrary:5005butsourcewascompiledagainst4007.Ifusingabinaryinstall,upgradeyourcudnnlibrarytomatch.Ifbuildingfromsources,makesurethelibraryloadedmatchestheversionyouspecifiedduringcompileconfiguration.1212下载的文件名为，‘cudnn-#.#-Linux-x64-v*.tgz’，大约80M左右，其中#.#为版本号–如‘8.0’，v*为版本–如‘v5’。tarxvzfcudnn-7.0-linux-x64-v4.tgz#注意cuda路径，与之前安装路径一致sudocpcudnn-7.0-linux-x64-v4/cudnn.h/usr/local/cuda/includesudocpcudnn-7.0-linux-x64-v4/libcudnn*/usr/local/cuda/lib64sudochmoda+r/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*1234512345cuDNN安装完成3、配置tensorflow如果tensorflow是使用whl文件安装，需要下载源码进行配置，官网推荐下载地址Tensorflow或者使用命令下载