Google Colab中cuDNN v8.0降级至v6.0及安装报错排查

已完成操作与实测观察结果 #

• 参照社区公开指引，将Colab原生环境自带的CUDA 10.0版本降级为CUDA 8.0
• 下载适配CUDA 8.0的cuDNN v6.0安装包libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb，上传至已完成挂载的Google Drive对应路径后，执行安装与校验命令：

  !dpkg -i "~/Downloads/libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb"
  !ls -l /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.6*
  

• 命令执行过程中输出非阻断提示：

  /sbin/ldconfig.real: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ideep4py/lib/libmkldnn.so.0 is not a symbolic link

• 动态库校验返回结果显示cuDNN相关文件已正常落地：

  lrwxrwxrwx 1 root root        18 Apr 12  2017 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.6 -> libcudnn.so.6.0.21
  -rw-r--r-- 1 root root 154322864 Apr 12  2017 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.6.0.21
  

• 执行路径查询命令返回cuDNN头文件存储位置：cudnn: /usr/include/cudnn.h
• 版本信息查询仅返回头文件中定义的版本计算规则，未直接输出具体版本数值：

  #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
  #include "driver_types.h"
  

异常现象与当前待核实问题 #

• 尝试运行模型推理/训练代码时，系统触发报错：no CUDA-capable device is detected
• 核心待核实方向：
  • 当前cuDNN的安装流程是否完整合规，安装的版本是否匹配目标v6.0的要求
  • 上述CUDA设备检测报错是否与cuDNN的安装状态直接相关

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matthew-Sharp