注意！如果你使用的是pytorch，只需要装好CUDA，不需要装cuDNN。而且完全可以等到报错了再装CUDA，一般情况系统都已经装好CUDA Toolkit了。
除非你只装了低版本的CUDA Toolkit，却在装高版本的pytorch，否则应该不会报错。
安装CUDA Toolkit 11.4
点击这里进入官网查看CUDA Toolkit列表
根据官网指示安装，比如CUDA Toolkit 11.4的安装指令是：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run
sudo sh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run
安装cuDNN 8
安装cuDNN需要在NVIDIA官网注册一个账号，cuDNN的下载地址是：点击进入cuDNN下载官网。
下载这三个：
然后安装这些deb文件。
sudo dpkg -i *.deb
用官网的步骤测试安装是否成功（注意make的时候用sudo）。
注意，cuDNN 8和之前版本的查看安装版本的方式不同。
cuDNN 8之前：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cuDNN 8：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
可能遇到的问题：/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8 not a symbolic link
如果报错了 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8，记为A。
通过以下方式设置指向您的错误的符号链接：
[En]
Set up a symbolic link to your mistake in the following ways:
sudo ln -sf A.x.x A
那个 .x.x自动补全就行。
可能遇到的问题：test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: 没有那个文件或目录
解决：
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
Original: https://blog.csdn.net/qq_46106285/article/details/124872886
Author: shandianchengzi
Title: 安装CUDA ToolKit 11.4和cuDNN 8
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