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

[源码解析] TensorFlow 分布式 DistributedStrategy 之基础篇.doc

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tensorflow-gpu测试代码，测试成功会输出GPU True

用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的SRCNN 基于深度卷积网络的图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 实施细节 我们的实现使用TensorFlow训练SRCNN。 我们使用了与本文所述几乎相同的方法。 我们使用91个图像数据集训练了网络，并在训练时使用Set5数据集进行了验证。 在测试时，为了获得相同的放大倍数2、3和4的结果大小，我们将测试图像裁剪为12，即最小公倍数。 另外，我们将地面实况的边界和双三次内插测试图像填充了6，以使其尺寸与SRCNN结果相同。 根据该论文，在放大系数为3的Set5上，最佳性能是滤波器大小为9-5-5和ImageNet训练数据集时的平均PSNR值为32.75dB，但我们的目标是32.39dB ，这是在经过验证时的平均PSNR值该模型使用91个图像数据集，9-1-5滤镜大小和Y进行训练。 在训练了12,500个纪元之后，我们得到了相同的值32.39dB 。 给出了具有91个图像训练数据集和放大系数为3的预训练模型。 请注意，我们使用Y通道进行了训练和测试。 如果要使用3通道（YCbCr或RGB）进行训练和测试，

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