cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32.rar cudnn的rar解压后相关内容复制进cuda安装的NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.3文件夹中 cuda太大传不上，去官网选择相应版本下载cuda_11.3.0_465.89_win10.exe

使用pip在线安装下载很慢，并且下载到中途还有可能失败，所以给大家提供一个CSDN下载地址。下载下来之后的本地安装方法见博文https://blog.csdn.net/weixin_58864560/article/details/124271279?spm=1001.2101.3001.6650.5&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-5-124271279-blog-114964682.pc_relevant_multi_platform_whitelistv2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-5-124271279-blog-114964682.pc_relevant_multi_platform_whitelistv2&utm_relevant_index=1

opencl gpu 调用实现矩阵运算和迪杰斯特拉算法

深度学习无法使用GPU：解决深度学习使用gpu错误could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126系列错误，里面包含了所有相关dll文件，下载后，解压缩，将ddl文件复制到C：\windows\system文件夹下，即可正常使用gpu,也可以找到安装CUDA的地址，默认在C：\windows\progrsmfile\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.6文件夹下的bin文件夹，复制ddl文件夹至该文件夹下，如果电脑自带CUDA，无法找到CUDA安装地址，将文件解压缩后放入C：\windows\system文件夹下，即可正常使用GPU，这种情况是不需要重装CUDA的，按照上述操作即可解决，正常使用GPU，如果有疑问，可以私信我，看到后我会及时回复。

cublas64_11.dll cublasLt64_11.dll cudnn64_8.dll cufft64_10.dll 等7个dll文件

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