Ubuntu 20.04下CMake编译OpenPose无法检测到CuDNN 8的问题求助

1. 确认CuDNN的实际安装路径 #

Ubuntu 20.04下CuDNN的安装路径分两种常见情况：

• 通过deb包安装：头文件在/usr/include，库文件在/usr/lib/x86_64-linux-gnu
• 手动解压安装：头文件在/usr/local/cuda/include，库文件在/usr/local/cuda/lib64

用以下命令验证实际路径：

# 查找cuDNN头文件
find /usr -name cudnn*.h
# 查找cuDNN库文件
find /usr -name libcudnn*.so

2. 修正CMake参数 #

根据实际路径调整cmake命令：

• 若为deb安装路径：

cmake .. -DBUILD_PYTHON=ON -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 -DCUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/include -DCUDNN_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so

• 若为手动解压到CUDA目录：

cmake .. -DBUILD_PYTHON=ON -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 -DCUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda/include -DCUDNN_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so

3. 验证CUDA与CuDNN版本兼容性 #

你的CUDA版本是11.7，需确保CuDNN 8.x版本支持该CUDA版本（CuDNN 8.4及以上适配CUDA 11.7）。查看CuDNN版本：

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

4. 清理CMake缓存后重新编译 #

旧缓存可能导致识别错误，先清理再执行cmake：

cd ~/Downloads/openpose/build
rm -rf CMakeCache.txt CMakeFiles
# 重新执行修正后的cmake命令

5. 备选：禁用CuDNN（性能会下降） #

如果以上方法无效，可临时关闭CuDNN支持：

cmake .. -DBUILD_PYTHON=ON -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 -DUSE_CUDNN=OFF

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bilal