本次配置过程的三篇博文分享分别为为：

[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[1]安装显卡驱动

[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[2]安装Anaconda与CUDA

[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[3]安装cuDNN与Pytorch（本篇）

1、配置cuDNN

点击下方链接进入cuDNN官网：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivehttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivehttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

        根据之前的CUDA版本选择对应的cuDNN版本，具体对应规则可以参考Franpper写的另一篇博客：

深度学习环境配置：CUDA、cuDNN 和 PyTorch 版本的选择与搭配指南（建议收藏）

        由于Franpper之前安装了12.0版本的CUDA，所以这里选择cuDNN v8.9.5进行安装。

        下载完成后，打开下载路径，右键选择在终端打开

        通过下面指令解压文件

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive.tar.xz

        然后，使用下面两条指令复制cuDNN文件夹下的文件到/usr/local/cuda-11.0/lib64/和/usr/local/cuda-11.0/include/中（以自己实际安装路径为准）。

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include   sudo cp -p cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 

        到此为止cuDNN配置完毕。

2、安装PyTorch

        点击下方链接进入PyTorch官网，选择对应的torch版本。对应规则也可以参考上面的版本选择与搭配指南。

Previous PyTorch Versions | PyTorchInstalling previous versions of PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/https://pytorch.org/get-started/previous-versions/         进入自己创建好的环境中

conda activate franpper

        输入复制而来的指令 

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 

         等待一段时候后，安装完毕

        通过下面的指令进行测试是否安装成功

import torch torch.cuda.is_available() print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) 

        大功告成！！！

        至此，Ubuntu下配置深度学习环境完成！

        祝大家成功！！！