cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个深度神经网络库，它能够在 NVIDIA 的 GPU 上高效地运行深度学习算法。cuDNN 也具有很多发行版本，用户在使用时 Pytorch 2.0.0 应用实例时，可能有对系统 cuDNN 版本进行查看和修改的需求。本次，我们将介绍如何在 Pytorch 2.0.0 应用实例中查看和修改系统 cuDNN。
查看系统现有 cuDNN
1. 登录 高性能应用服务 HAI 控制台。
2. 选择需要连接的算力，然后单击算力连接。在下拉菜单中，单击 JupyterLab。
3. 进入 JupyterLab 后，选择 Other > Terminal，进入终端界面。
4. 在终端输入如下命令，查看系统实际安装的 cuDNN 的版本。
dpkg -l | grep cudnn
得到的终端输出如下，我们可以读出，这个例子中，系统当前安装的 cuDNN 的版本为
8.5.0。
查找可安装的 cuDNN
在终端输入如下命令，查找可安装的 cuDNN 版本。
apt-cache policy libcudnn8
得到以下输出，在其中找到和系统 CUDA 版本适配的 cuDNN 版本。假设系统 CUDA 已经更新至
11.8 版本，我们可以选择版本 8.9.7 为的 cuDNN。
安装指定版本的 cuDNN
1. 根据上一步查找得到的 cuDNN 版本，在命令行中输入如下命令。
apt-get updateapt-get install libcudnn8=8.9.7.29-1+cuda11.8
2. 安装中途，如果遇到询问，输入 y 即可。
3. 完成安装后，再次在终端输入
dpkg -l | grep cudnn，返回如下结果，可以看到系统 cuDNN 的版本已经更新为8.9.7。
