GTX950M+Cuda10.1+TensorFlow2.1.0+Pytorch1.7.1-附件资源

官网提供了下载地址：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-nano-version-1-5-0-now-available/72048，我这边下载好上传到csdn。

安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序。 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助、点击系统信息、在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvidia驱动后，cuda的版本更新到了10.1。接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕。 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件，然后添加bin目录到环境变量 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件，

Win10+RTx2070+CUDA10.0+CUDNN7.4+pytorch1.0的配置-附件资源

ubuntu18.04+cuda10.1+pytorch1.4+Anaconda安装 最近，由于生产力工具崩塌，正在抢救中，这里对系统重装以及一些必要的链接做出汇总，以下方法已经证实可以在本机上运行。当然，此次记载也是为以后做准备。注意：如果你是双系统，千万别先删除系统数据去重新装系统，可以在win系统下载Linux_Reader把linux系统中的文件转移到win系统，保住科研资料才是万全之策，具体怎么使用上网百度即可。 Linux_Reader（密码：rosn） Anaconda ​ 　　 按照以下两条链接可以实现对anaconda的安转，过程中不需要任何其他附加内容，按照第一篇博

arm64系统配置pytorch环境，无需编译，只需pip install 即可完成环境配置

pytorch1.9离线版资源，cuda10.2 +对应的cudnn

自己使用树莓派4B的工具链和github上的源代码自己编译的pytorch1.6和torchvision0.7欢迎下载！

jetson Nano（NX）用pytorch1.6安装包。本资源是通过英伟达官网相关连接中下载的，由于该链接时不时需要才能访问，故提供一个安装包以供有需要的朋友安装

torch-1.7.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl