Anaconda 是一个非常强大的 Python 环境管理工具，它可以非常方便地安装并管理各种依赖包和库。而在进行深度学习的模型训练时，由于需要用到 GPU 进行计算，因此需要安装 CUDA 和 cuDNN 的支持库。

本文主要介绍如何在 Anaconda 中安装 cuDNN8，以便更好地支持深度学习计算。

1. 下载 cuDNN 安装包

首先需要从官网下载到 cuDNN 8 安装包，该安装包可分别适配不同的操作系统和 CUDA 版本。一般情况下，我们需要选择与系统环境和 CUDA 版本匹配的安装包进行下载。

2. 安装 CUDA

在安装 cuDNN 之前，需要已经安装好 CUDA 环境。如果还没有安装 CUDA，请先下载相应版本的 CUDA 并完成安装。

3. 安装 cuDNN

cuDNN 的安装其实很简单，只需按照以下步骤进行操作即可。

3.1 解压缩 cuDNN8 安装包

将下载好的 cuDNN 8 安装包解压缩到一个目录下，例如：/home/username/cudnn。

3.2 将 cuDNN 文件复制到 CUDA 安装目录

将解压缩后的文件中的 lib64 和 include 文件夹中的内容复制到 CUDA 的安装目录下，例如：/usr/local/cuda-10.1/。

3.3 配置环境变量

打开 ~/.bashrc 或者 ~/.zshrc 等文件，加入以下环境变量配置：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

注意：以上环境变量根据具体情况需要做相应修改。

4. 验证安装是否成功

在终端输入以下命令：

nvcc -V

如果显示了以下类似信息，则表示安装成功。

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
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