wsl安装cudnn9

<think>好的，用户的问题是关于在WSL上安装cuDNN 9的指导。我需要根据提供的引用资料来整理步骤。首先，用户提到的引用[2]提到了CUDA Toolkit 11.7的下载，而引用[3]和[4]涉及检查cuDNN版本的命令。但用户需要的是cuDNN 9，这可能对应较旧的CUDA版本，比如CUDA 11.x之前的版本。 首先，我需要确认cuDNN 9对应的CUDA版本。查阅资料得知，cuDNN 9通常需要CUDA 11.x，但具体要看子版本。用户可能需要在NVIDIA官网找到cuDNN 9的下载页面，可能需要注册账户。然后，安装步骤应该包括下载cuDNN的.deb或.tgz文件，解压并复制文件到CUDA目录，最后设置环境变量和验证安装。 需要注意的是，WSL中的CUDA安装需要先安装正确的CUDA Toolkit版本，如引用[2]中的CUDA 11.7，但用户需要cuDNN 9，可能需要对应不同的CUDA版本。因此，步骤可能包括先安装对应的CUDA，然后安装cuDNN 9。另外，验证步骤可以参考引用[3]和[4]中的命令，比如检查cudnn_version.h文件中的版本信息。 另外，用户提供的引用[1]和[3]提到了查找NvInferVersion.h和cudnn_version.h，这可能与TensorRT有关，但用户主要关注cuDNN。因此，回答应专注于cuDNN的安装步骤，确保用户正确下载、安装并验证cuDNN 9。需要提醒用户注意版本兼容性，确保CUDA版本与cuDNN 9匹配，避免版本冲突。</think>### 在WSL上安装cuDNN 9的步骤 #### 1. **安装CUDA Toolkit** cuDNN依赖CUDA环境，需先安装与cuDNN 9兼容的CUDA版本。例如，cuDNN 9.0.x通常对应CUDA 11.x。 - 访问[NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)选择对应版本（如CUDA 11.7）。 - 按官网指令安装： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run ``` - 设置环境变量： ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 2. **下载cuDNN 9** - 登录[NVIDIA cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)，选择与CUDA 11.x兼容的cuDNN 9.x版本。 - 下载**Linux x86_64 (Tar)**或**Debian包**（需匹配Ubuntu版本）。 #### 3. **安装cuDNN** *若使用`.tar`文件：* ```bash tar -xzvf cudnn-11.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz 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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` *若使用`.deb`文件：* ```bash sudo dpkg -i libcudnn9_9.x.x-1+cuda11.x_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install libcudnn9-dev ``` #### 4. **验证安装** ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 输出应包含类似`#define CUDNN_MAJOR 9`的版本信息[^3][^4]。 #### 5. **配置环境（可选）** 确保CUDA路径已正确加载： ```bash nvcc --version # 检查CUDA版本 ``` --- ### 注意事项 - **版本兼容性**：cuDNN 9需与CUDA 11.x及特定TensorRT版本匹配，避免混合使用不兼容的组件[^2][^4]。 - **WSL限制**：WSL2对GPU支持有限，需确保Windows已安装适配的NVIDIA驱动[^1]。 ---