适用于 Ubuntu 16.04 上的 TensorFlow 的 NVIDIA cuDNN 发布类型

Question

根据Ubuntu 16.04 的TensorFlow 1.5 安装说明，您需要安装 cuDNN 7.0，但他们没有确切提及应该安装什么：

cuDNN v7.0。有关详细信息，请参阅NVIDIA 的文档。确保按照 NVIDIA 文档中的说明创建 CUDA_HOME 环境变量。

注册并通过所有箍下载 cuDNN 后，有多种下载和安装选项：

显然，对于 Ubuntu 16.04，它是 Linux 或 Ubuntu 运行时或开发人员，但由于我在网络上看到不同的地方提到应该安装哪个文件，我想知道哪个是最好的安装，或者是否真的有任何区别？

Answer 1

首先，我鼓励您阅读开发人员指南和安装指南。我将尽量不复制其中包含的信息（例如特定的安装步骤/命令行）。

基本上有 2 种安装方法，这适用于许多不同类型的 NVIDIA 软件：

• 直接安装（在这种特殊情况下通过 .tgz 压缩存档）
• 包管理器安装（即在 Ubuntu 上使用 dpkg/apt/apt-get）

有多种原因，包括个人偏好，为什么您可能更喜欢使用 tar 存档 (.tgz) 和“解压缩”所有内容，而不是让 apt 或 apt-get 为您处理安装。

如果您选择 .tgz 方法，您需要的所有内容都包含在单个 .tgz 存档“cuDNN v7.0.5 Linux 库”中，并且我们可以立即观察到，如果您使用的是除 Ubuntu 之外的某些 Linux 操作系统，这是（唯一的）方法。此 zip 文件包含已编译的库、针对 cuDNN API 进行开发所需的头文件，以及针对 cuDNN 编译/链接代码所需的其他内容。

如果您选择包管理器方法，目前仅适用于列出的操作系统（本示例中为 Ubuntu 16.04 和 Ubuntu 14.04）。您有一些独立的选择：

• 运行时库 - 如果您将使用 cuDNN 做的唯一事情是运行另一个二进制文件，该二进制文件已经编译为在该版本的 Ubuntu 上使用该版本的 cuDNN，那么这就足够了。例如，如果您已经通过 pip 方法安装了 Tensorflow (TF)，那么您将获得准备运行的预编译二进制文件，并且这些预编译二进制文件是为 Ubuntu 16.04 和 cuDNN 7.0.5 设置的，那么您只需安装 cuDNN运行时库（按照安装指南中的步骤操作），这足以开始使用预编译的 TF。

• 开发人员库 - 这将包括头文件和其他需要针对此特定版本的 cuDNN API 编译和构建代码的内容。因此，如果您想构建或重建TF（用于 CUDA GPU 使用），或者您只是在处理您自己的 cuDNN API 使用，您将需要此选项。

• 代码示例和用户指南 - 在 .tgz 安装方法中，所有这些组件（包括文档和代码示例）都包含在单个 .tgz 存档中。在包管理器方法中，甚至代码示例和 API 用户指南也被分解为单独的 .deb 安装，因此如果您不需要它，则不必下载它（例如，如果您只是针对cuDNN 7.0.5，您需要开发人员库但不需要代​​码示例或 API 用户指南）。

更新：使用更新版本的 CUDNN，.tgz 文件/方法不再包含示例代码或文档。文档（用户指南和安装指南）在这里。这些示例仅在 .deb 安装程序中可用。