win x64 下编译的mxnet c++库，cuda8.0 环境，无cudnn。

内含cuda8.0、cudnn6.0、python3.5以及安装教程，win10亲测可用，由于文件大于110M，故上传百度云链接，大家下载下来的是百度云分享链接和密码，然后再用百度云下载即可

编译好的dlib19.16 编译环境GPU版本为CUDA9.2 和CUDNN

cuda10.2+cudnn-10.2.zip

内含cuda8.0、cudnn6.0、python3.5以及安装教程，win10亲测可用

基于Python实现的，生成”安装cudnn"所需要的shell脚本。适用于任意cudnn版本，懒人必备：拷贝头文件、拷贝静态库、拷贝动态库、动态库软链接，一应俱全。

cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz cuda11.2 tensorflow2.6

tensorflow gpu - TensorFlow, CUDA and cuDNN Compatibility - 兼容版本 TensorFlow 是一个开源库，可帮助您构建机器学习和深度学习模型。它被研究人员和组织广泛用于智能应用程序库。 您在深度学习中开发的每个模型都需要性能良好的 GPU 支持环境。要在 GPU 上运行模型，我们需要在系统中安装 CUDA 和 cuDNN 驱动程序。 截至目前，TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 有很多可用版本，这可能会使开发人员或初学者感到困惑，无法选择正确的兼容组合来构建他们的开发环境。 下表列出了 CUDA、cuDNN 与 TensorFlow 的兼容版本。此列表是参考**[此处](https://www.tensorflow.org/install/source_windows)**共享的构建配置制定的。

tensorrt 未为cudnn64_8.dll 加载符号文件报错，下载该资源。

win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）-附件资源