LINUX实战：NVIDIA CuDNN 安装说明-用于机器学习的GPU库

《LINUX实战：NVIDIA CuDNN 安装说明-用于机器学习的GPU库》要点：
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安装cudnn-7.0-Linux-x64-v4.0-rc.tgz

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NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能、易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以集成到更高级其余机器学习框架中,如加州大学伯克利分校的流行CAFFE软件.简单的,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算.

主要特色

· 专为NVIDIA GPU特调的,用于卷积神经网络向前和向后的卷积法式.

· 专为最新的NVIDIA GPU架构优化

· 针对4纬张量的随意率性维度排序,striding和次区域可以很容易集成到任何神经网络的执行中

· 对于许多其他常见结构类型(ReLU,Sigmoid,Tanh,pooling,softmax )向前和向后的路径

· 基于上下文的API,可以很容易地多线程

安装：

sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc.tgz

cd cuda/include

sudo cp *.h /usr/local/include/

cd ../lib64

sudo cp lib* /usr/local/lib/

cd /usr/local/lib

sudo chmod +r libcudnn.so.4.0.4

sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.4 libcudnn.so.4

sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so

sudo ldconfig

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（编辑：李大同）

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