Qt，CUDA，CUDNN各个版本下载地址

最新推荐文章于 2025-05-09 14:54:20 发布
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分类专栏： 编程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wxtcstt/article/details/94614206
本文汇总了QT、CUDA、CUDNN、WinPython、Node.js等软件的官方下载资源，覆盖了从图形界面库到深度学习框架，再到科学计算与Web开发的多个方面，为开发者提供一站式软件获取指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

cudnn 官方 下载链接
03-19
cudnn的官方下载链接，，各个版本的都有。安装cuda学习并行处理数据必备
CUDNN下载
wjk0729的博客
04-12 490
复制之后需要把zip后面的/删掉，即可下载zip。使用迅雷下载时，复制官网的链接。
CUDA Toolkit 和 cuDNN 资源下载
最新发布
gitblog_06715的博客
05-09 364
CUDA Toolkit 和 cuDNN 资源下载 【下载地址】CUDAToolkit和cuDNN资源下载 该项目专注于为开发者提供NVIDIA CUDA Toolkit和cuDNN资源的便捷下载服务，帮助用户快速获取最新版本的开发工具包。通过分享云盘地址和提取码，解决了官方网站下载速度慢的问题，极大提升了效率。项目中包...
cuDNN下载
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weixin_52492249的博客
12-16 2万+
cuDNN下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 按顺序点击可以看到与cuda相对应版本 点击对应cuda版本的cuDNN下载，例如CUDA11.4对应的版本
linux CUDA10.0 cuDNN下载
dlhlSC的博客
10-31 822
下载地址
win10 64bit+ qt5.12.0 + msvc2017 + libtorch(pytorch)+cuda10.1+cudnn7.6配置
Lynettenana的专栏
03-27 2916
win10 64bit+ qt5.12.0 + msvc2017 + libtorch(pytorch)+cuda10.1+cudnn7.6配置 因为配置过程遇到了各种坑，资料又很少，记录下来，相信其他人用得到 各个工具的安装不再详述，需要说明下pytorch下载https://pytorch.org/里的libtorch-win-shared-with-deps-debug-1.4.0.zip ...
win10 vs2017编译opencv 4.5.4+cuda11.1+cudnn8.0.4
weixin_42781695的博客
08-08 1432
vs2017编译opencv 4.5.4+cuda11.1+cudnn8.0.4 并在Qt中配置opencv库，使用opencv的dnn模块
Ubuntu18.04下autoware1.14版本搭建（包括CUDA/cudnn/ROS/QT/NVIDIA drive）
Heart_M的博客
12-08 3435
没有声明版本的环境搭建都是耍流氓，因此需要首先明确安装autoware.ai1.14版本所需要的依赖环境，根据官网可知： Ubuntu：18.04 ROS：Melodic QT：5.9.5或者更高 CUDA：10.0 NVIDIA driver：410.48或者更高 cudnn（依照cuda选择对应的版本） Ubuntu的安装就不说了，需要注意一点是安装完ubuntu之后更新一下国内的下载源： https://www.cnblogs.com/mengw/p/11408118.html 使用国
多版本cuda+多版本cudnn+gcc+cmake+opencv+darknet爬坑记录
LMM_AI的博客
08-07 740
本次针对darknet框架部署—centos7.x 一、gcc 版本限定4.8-6.0，我用的是5.5，推荐 1.下载gcc相应的源码包 wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/ #先去连接看看版本 2.解压缩 tar -xzvf gcc-5.5.0.tar.gz 3.进入解压缩后目录 cd gcc-5.5.0 4.运行download_prerequisites脚本，这个脚本会自动帮你下 载所需要的依赖文件和库 ./contrib/download_prer
Ubuntu22.04_AI环境部署_CUDA_cuDNN9_cuDNN8
weixin_48065365的博客
05-27 1564
>cuda11.6版本在安装时不提供samples，需要去到github上面下载。注意：以下cd的路径文件，请切换到自己文件系统的目录下进行！以上适用于v8的cuDNN，通过下载tar文件的方式配置环境变量。我们已经安装了显卡驱动程序和CUDA;注意：切换到该文件所在目录下运行！如果系统还没有安装zlib包，可先。解压并复制文件到CUDA目录。查看下载好的cuda版本。
cuDNN v7.0.3 for CUDA 8.0 下载
10-04
cuDNN v7.0.3 (Sept 28, 2017), for CUDA 8.0 有文档，window10和ubuntu 16.04的安装文件
cudnn-9.0-windows10-x64-v7下载
10-07
最新版cudnn-9.0-windows10-x64-v7，下载解压可完美解决找不到Tensorflow框架问题
cudnn7下载
11-18
The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
Download cuDNN v7.6.5 (November 18th, 2019), for CUDA 10.2
09-21
Download cuDNN v7.6.5 (November 18th, 2019), for CUDA 10.2
cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1下载
06-20
cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1下载
cuDNN下载安装
Khxlldy_0409的博客
03-16 3042
3.将cuda中的include中的文件复制到/usr/local/cuda-11.1/include。将cuda中的lib64中的文件复制到/usr/local/cuda-11.1/lib64。得到cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz。得到cuda文件夹，里面包括include和lib64两个文件夹。2.到压缩包所在目录打开终端，解压缩。5.查看cuDNN信息。
cuDNN的下载安装
假技术Po主
03-01 6112
（1）cuDNN下载。 （2）cuDNN安装。
QT PYTHON YOLO ONNX ONNXRUN GPU CUDA OPENCV 标注 训练 推理 如何组合应用，开发AI视觉识别系统
03-20
<think>好的，我现在要回答用户关于如何使用QT、Python、YOLO、ONNX、ONNXRuntime、GPU、CUDA和OpenCV开发AI视觉识别系统的完整流程的问题。首先，我需要整理各个技术组件的用途和它们在整个流程中的位置。 用户提到了标注、训练、推理以及系统集成这几个环节，所以需要分步骤讲解。首先，标注工具的选择和使用。常用的工具有LabelImg、Labelme等，需要支持YOLO格式的输出。这部分需要说明如何安装和使用这些工具，以及如何准备数据集。 接下来是模型训练。用户提到了YOLO，可能需要具体到某个版本，比如YOLOv5或YOLOv8。需要解释如何配置环境，安装PyTorch，准备数据集的结构，调整配置文件，然后启动训练。这里要注意是否需要使用GPU加速，所以CUDA和cuDNN的安装也是关键点。同时，用户提到ONNX和ONNXRuntime，所以需要将训练好的YOLO模型转换为ONNX格式，以便后续推理使用。 然后是推理部分。使用ONNXRuntime加载ONNX模型，并结合OpenCV进行图像处理。需要说明如何编写推理脚本，预处理图像，运行模型，后处理结果，以及绘制检测框等步骤。这部分还需要提到如何利用GPU加速推理，确保ONNXRuntime配置正确。 系统集成方面，用户提到了QT（应该是PySide6，因为之前引用中提到了）来开发GUI界面。需要结合PySide6和OpenCV实现实时视频流的处理，将推理结果实时显示在界面上。这里可能需要处理多线程，避免界面卡顿，同时处理用户交互，比如上传图片、开始/停止摄像头等。 还需要考虑整个流程中的依赖管理和环境配置，比如Python版本、库的版本兼容性。引用中提到的项目安装教程和常见问题解决方法可能对用户有帮助，需要适当引用。 另外，用户提供的引用1和2都提到了YOLOv5和PySide6，所以在训练和界面开发部分需要参考这些内容。引用3提到了环境配置，特别是CUDA和Anaconda的环境设置，这也是关键点，需要指导用户正确配置环境。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明每个环节，并且技术细节准确，比如YOLO模型的转换命令，ONNXRuntime的推理代码示例，PySide6的界面组件使用等。同时，要指出可能的常见问题，比如版本冲突、GPU驱动问题，并引导用户参考提供的引用资源。 最后，生成的相关问题要围绕用户可能感兴趣的扩展点，比如性能优化、部署到其他平台、处理遮挡等实际应用中的挑战，以及与其他框架的对比，这样可以帮助用户深入学习和解决问题。</think>### 使用QT+Python+YOLO开发AI视觉识别系统完整流程 #### 一、技术栈分工 - **标注工具**：LabelImg/Labelme（生成YOLO格式标注） - **训练框架**：YOLOv5/v8（基于PyTorch） - **模型转换**：ONNX（标准化模型格式） - **推理加速**：ONNXRuntime + CUDA（GPU加速） - **界面开发**：PySide6（QT for Python） - **图像处理**：OpenCV（视频流/图像处理） --- #### 二、完整开发流程 ##### 1. **数据标注** - **工具选择**：使用LabelImg（支持YOLO格式）标注图像中的目标，生成`.txt`文件，格式为：`<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>`[^1]。 - **操作步骤**： ```bash pip install labelImg # 安装工具 labelImg # 启动标注界面，选择YOLO格式输出 ``` - **数据集结构**： ``` dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` ##### 2. **模型训练** - **环境配置**： - 安装CUDA/cuDNN（参考引用[3]的教程） - 创建Python虚拟环境（推荐Python 3.8）： ```bash conda create -n yolo_env python=3.8 conda activate yolo_env ``` - 安装依赖： ```bash pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # YOLOv5官方仓库 cd yolov5 && pip install -r requirements.txt ``` - **训练配置**： - 修改`data/custom.yaml`定义数据集路径和类别。 - 选择预训练模型（如`yolov5s.pt`）： ```bash python train.py --data custom.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 16 --epochs 100 --device 0 ``` - 训练后模型保存在`runs/train/exp/weights/best.pt`[^1]。 ##### 3. **模型转换（PyTorch → ONNX）** - **导出ONNX模型**： ```bash python export.py --weights best.pt --include onnx --dynamic --simplify ``` - **验证ONNX模型**： ```python import onnx model = onnx.load("best.onnx") onnx.checker.check_model(model) ``` ##### 4. **推理部署（ONNXRuntime + GPU）** - **环境安装**： ```bash pip install onnxruntime-gpu # 需CUDA环境支持 ``` - **推理代码示例**： ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort # 初始化ONNX Runtime providers = ['CUDAExecutionProvider'] if ort.get_device() == 'GPU' else ['CPUExecutionProvider'] session = ort.InferenceSession("best.onnx", providers=providers) def inference(image): # 预处理 img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) img = img.transpose(2, 0, 1) # HWC → CHW img = np.expand_dims(img, 0).astype(np.float32) / 255.0 # 推理 outputs = session.run(None, {"images": img}) return outputs[0] # 输出形状: [1, 8400, 85] ``` ##### 5. **PySide6界面开发** - **核心功能**： - 实时视频流（OpenCV + QThread） - 结果可视化（QPainter绘制检测框） - 模型切换和参数调整 - **界面代码框架**： ```python from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel from PySide6.QtCore import QThread, Signal, Qt class VideoThread(QThread): frame_signal = Signal(np.ndarray) def run(self): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if ret: self.frame_signal.emit(frame) class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.label = QLabel(self) self.thread = VideoThread() self.thread.frame_signal.connect(self.update_frame) self.thread.start() def update_frame(self, frame): # 调用推理函数并绘制结果 outputs = inference(frame) frame = draw_boxes(frame, outputs) self.label.setPixmap(cv2_to_qpixmap(frame)) ``` ##### 6. **系统集成** - **关键整合点**： - 多线程处理视频流以避免界面卡顿。 - ONNXRuntime的GPU加速配置（需CUDA 11.x+）。 - OpenCV图像与PySide6控件的无缝转换（如`QPixmap`）。 - **部署优化**： - 使用TensorRT进一步加速ONNX模型。 - 量化模型减少计算量（FP16/INT8）。 --- #### 三、常见问题解决 1. **CUDA安装失败**：检查驱动版本与CUDA版本兼容性[^3]。 2. **ONNX推理性能低**：确保`onnxruntime-gpu`版本与CUDA匹配。 3. **PySide6界面卡顿**：使用QThread分离图像处理和UI渲染。 ---
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