深度学习NVIDIA cudnn8.4.0适用于64位win10的CUDA10.2版本
2022-04-13 17:06:52
339.62MB
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绝望中重生：MX150+python3.7+CUDA10.0+Tensorflow-gpu1.13安装记录-附件资源
2022-03-28 15:19:25
106B
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tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.1.10.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/
cd /usr/local/cuda-10.1/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.5.1
sudo ln -sf libcudnn.so.7.5.1 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
2022-02-01 10:23:19
449.47MB
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cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32 cuda11.0 cudnn8.0 Anaconda3 NVIDIA-455.38驱动
2021-12-27 21:08:43
74B
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此压缩包包含torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl和torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
2021-12-25 16:39:47
714.38MB
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1.cuda10.0
2.cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip
二个文件版本匹配，亲测可用
2021-12-14 20:15:03
121B
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1.3 MATLAB环境配置
本部分是在 matlab环境下操作 plutosdr的配置与示例程序运行方法。Matlab的版本
要求是 2016a（64bit）及以上。
1.3.1 libiio驱动安装
点击以下链接，获取 libiio的最新 windows安装版本：
https://github.com/analogdevicesinc/libiio/releases
选择最新版的Windows-setup.exe文件下载并安装。
2021-12-09 14:37:44
5.29MB
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超详细的步骤（细品你会有意想不到的收获）
前言：虽然配置PyTorch踩的坑要比caffe少的多，但在配置过程中还是遇到了些问题（比如如何选择显卡驱动、CUDA、cuDNN版本，三者之间依赖关系，为社么使用Anaconda、PyCharm等），网上涉猎的资料大部分只是“授人以鱼”。虽然费尽周折最终配置成功，但仍然稀里糊涂，所以本着“授人以鱼不如授人以渔”的原则，参考官方文档详细写下了PyTorch的配置过程，希望能够帮助到和我一样困惑的童鞋。本人能力有限，如有不妥之处还希望谅解。
配置过程中所有软件：
软件链接：https://pan.baidu.com/s/1bMbPR4cWORZ8gXlc
2021-11-30 10:12:22
134KB
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官网最新版最新版 libcudnn7_7.4.1.5-1+cuda10.0_amd64.deb
2021-11-22 22:52:36
142.06MB
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