cuDNN档案

最新推荐文章于 2025-11-24 10:30:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-24 10:30:38 发布 · 93 阅读 · 0 ·
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本文提供了NVIDIA cuDNN的归档链接，cuDNN是GPU加速的深度神经网络库，旨在提供高性能的深度学习计算。对于进行深度学习研究和开发的工程师和研究人员来说，这是一个宝贵的资源。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse762-101

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【WSL2笔记2】 搭建深度学习开发环境踩坑笔记 Ubuntu+CUDA+cuDNN+PyTorch+Tensorflow+ONNX
老富的博客
04-06 4500
错误的结果就是配置的所有虚拟环境都以base的python版本运行，无法配置每个虚拟环境使用不同python版本，失去了虚拟环境意义。至此，适用PyTorch、Tensorflow、cuDNN框架的深度学习开发环境搭建完成。WSL 上的 CUDA 用户指南。安装protobuf 3.2版本。Anaconda官网版本档案。下载Anaconda安装包。创建Python虚拟环境。设置Anaconda路径。需要注册账号登录下载。通过SSH传送WSL。
cudnn8.4 for cuda11.6
07-14
安装CUDNN首先需要确保系统已经安装了对应的CUDA版本，然后解压下载的CUDNN档案，将其中的头文件（如`include`目录）复制到CUDA的安装目录下，库文件（如`lib`和`bin`目录）复制到相应的系统库路径。在配置项目时，...
CUDA and cudnn 历史版本归档地址
凌风探梅的专栏
10-18 641
cuda历史版本下载地址（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive） cudnn下载地址（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive）
Nvidia显卡对应驱动，cuda toolkit 和 cuDNN 之间的版本关系
Shawn.Xiao的博客
06-10 1万+
不管是开发c，cpp， 还是golang ,java ，python ,当我们需要做一件事情的时候，通常我们都是看看有没有这方面的库，有的话直接拿来用，而不是自己重写一个，造个轮子，那样太费时费力了。那么这个工具集就给你提供了很多的工具，和库，让你来方便操作，不用自己去搞。那么这个 cuda toolkit 一样，给你提供了很多cuda 相关的 工具集合，让你方便的使用gpu 的能力。从这个表我们也能知道，cuda 驱动是向下兼容的，如果你的驱动版本高，是兼容更低版本的 cuda toolkit 版本的。
Windows10系统pytorch、cuda11.0、cuDNN安装
热门推荐
啷个哩个啷
01-08 2万+
cuda安装参考： win10安装CUDA和cuDNN的正确姿势
cuda，cudnn, NVIDIA hardware versions 的选择
weixin_49524806的博客
03-21 180
官方文档的支持矩阵。
【深度学习环境配置】Ubuntu安装Cuda、cuDNN、TensorFlow
qq_41003479的博客
11-28 1358
深度学习配置环境很麻烦，因为要安装各种NVIDIA的库，尤其是cuDNN还得登录才能下载，今天总结一下Ubuntu安装Cuda、cuDNN、TensorFlow。本机配置：显卡：1080ti *6安装之前需要确认已安装gcc和g++
在独立GPU环境下安装deepstrem5.1（驱动，cuda，cudnn，tensorRT)
zyl_jiya的博客
09-18 519
我的环境 操作系统：ubuntu16.04 显卡： 1050ti 驱动和cuda 卸载原来的驱动和cuda 如果之前使用的是run文件安装的nvidia驱动，则可以使用下面的命令卸载驱动。 sudo nvidia-uninstall cudNN 在cudnn 文档查看cuDNN版本与各种支持的CUDA、CUDA驱动程序和NVIDIA硬件版本的兼容性。 根据自己的cuda和操作系统版本在nvidia 档案找到自己适合的cudnn版本。 我的下载如下： 其中有三个deb文件。 runrime:复制运行
PyTorch-CUDA镜像提升文档结构化处理能力
weixin_31869917的博客
11-24 217
本文探讨了PyTorch-CUDA镜像如何解决AI开发中的环境配置、性能瓶颈和团队协作问题，特别是在结构化处理复杂文档（如合同、发票）时，结合CUDA、cuDNN和动态图机制，实现高效、稳定的深度学习推理与训练。
PyTorch-CUDA镜像用于患者随访自动提醒
weixin_32005771的博客
11-23 739
本文介绍如何利用PyTorch-CUDA官方镜像快速构建患者随访自动提醒系统，解决深度学习环境配置难题。通过容器化技术实现开发、训练与部署的一致性，结合GPU加速、多卡并行和cuDNN优化，显著提升医疗AI模型的训练效率与落地可靠性。
cudnn-windows-x86-64-8.9.3.28-cuda12-archive
10-20
1. **下载**：首先，你需要从NVIDIA官方网站下载这个特定版本的CuDNN档案。 2. **解压**：解压缩下载的文件，通常会得到一个包含多个子目录和文件的结构。 3. **复制库文件**：将解压后得到的库文件（.dll、.lib）...
cudnn-windows-x86-64-9.1.0.70-cuda12-archive.zip
02-17
这个压缩包包含的档案是为开发者准备的，用于在Windows系统上搭建和优化使用GPU进行深度学习的环境。 描述中的信息与标题相同，没有提供额外的技术细节，所以我们主要基于标题和标签来深入讨论相关知识点。 **...
cudnn-linux-x86-64-8.5.0.96-cuda11-archive.zip
11-17
1. **解压下载的档案**：首先，你需要将下载的ZIP文件解压到一个合适的目录。这可以通过Linux命令行工具如`unzip`来完成。 2. **复制库文件**：将解压后的头文件（*.h）复制到CUDA的include目录下，库文件（*.so*）...
Ollama0.5.4+VS2019安装器+Nvidia-CUDA档案+NvidiaCUDNN档案
01-12
CUDA档案“CUDA选择.url”和CUDNN档案“CUDNN下载.url”则是指向互联网上的下载链接，而不是直接包含实际安装文件。用户需要通过这些链接下载所需的CUDA和CUDNN安装文件。 CUDNN（CUDA Deep Neural Network library...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
cuDNN8.1windows
03-02
- 解压缩下载得到的cuDNN档案； - 将解压后的bin、include和lib文件夹内的内容复制到先前安装好的CUDA Toolkit路径下相应位置； ```bash xcopy /s E:\cudnn-11.x-windows-x64-v8.1\cuda\* C:\Program Files\NVIDIA ...
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