cuDNN

CuDNN(CUDA Deep Neural Network)、公式サイト:

https://developer.nvidia.com/cudnn

標準的なcudaと比較して、ボリューム、pooling、正規化、活性化層など、一般的なニューラルネットワーク操作で性能の最適化が行われています.
上記のことを理解した上で,cuDNNを構成する際にcudaをいくつか修正する必要があると推測できるので,まずcudaをインストールする.CuDNNのダウンロードには登録が必要で、この過程は辛抱強くて速いです.次にubuntuを例に,cuDNnをニューラルネットワークの加速にどのように構成するかを説明する.1.cuDNn圧縮パッケージのダウンロード
2.解凍

tar -zxvf cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-prod.tgz

3. コピー
解凍するとcudaフォルダが表示され、includeとlib 64の2つのサブディレクトリが含まれています.この2つのフォルダのファイルをcuda対応のインストールディレクトリにコピーします.ここでは、cudaのインストールディレクトリを/usr/local/cuda/とします.

sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuDNN/cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

注:sudoを追加するには、権限を取得します.
4.リンク

#      /usr/local/cuda/lib64/     
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7.0#        ；
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.64 libcudnn.so.7.0
sudo ln -s libcudnn.so.7.0 libcudnn.so

使用
Caffe(または他の深度学習ライブラリ)をコンパイルする場合は、makeのプロファイルMakefile.config中将USE_CUDNNコメントをキャンセルすればよい.