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win7下安装CUDA9.0+Cudnn7.0.4+tensorflow任意版
win7下安装CUDA9.0+Cudnn7.0.4+tensorflow1.4.0 亲测有效
2021-10-25 13:37:13
148KB
tensorflow
cuda
1
编译好的caffe包
下载编译好的caffe包后,解压,将包放到参考目录下D:\Anaconda3_64\envs\py27\Lib\site-packages,运行python,import caffe,如果有错, 先import numpy 即可
2021-10-19 18:23:20
208.45MB
caffe
vs2017
cuda9.0
1
cudnn 7.0 for CUDA9.0(圈重点)
cudnn CUDA9.0 深度学习 tensoflow gpu NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如加州大学伯克利分校的流行CAFFE软件。简单的,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
2021-10-15 13:42:12
170.62MB
cudnn
CUDA9.0
1
win10 卸载cuda8.0并安装tensorflow-gpu1.11.0+cuda9.0+cudnn7.0 (安装程序附网盘下载地址)-附件资源
win10 卸载cuda8.0并安装tensorflow-gpu1.11.0+cuda9.0+cudnn7.0 (安装程序附网盘下载地址)-附件资源
2021-10-13 20:56:53
23B
1
[jetson tx2] arm_cuda9.0
jetson tx2 手动安装cuda9.0,此包为arm架构,为方便以后使用,特意上传保存.安装:里面有三个包,解压后,分别运行sudo dpkg -i cuda-xxxx.deb 命令来安装这3个包
2021-10-13 17:28:39
742.75MB
arm
cuda9.0
1
cuda_9.0百度网盘下载地址.txt
cuda_9.0.103_384.59_linux.run百度网盘下载地址,CUDA 9 具有强大的并行计算平台和编程模型。
2021-10-07 23:10:47
194B
cuda
cuda9.0
nvidia
1
tensorflow_gpu-1.8.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
tensorflow with
Cuda9.1
+ cudnn 7.1 + python 3.5.4 NVIDIA GPU with a compute capability =6.1
2021-09-30 09:53:12
84.27MB
1.8.0rc0
Cuda9.1
cudnn
7.1
1
Win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程(显卡MX250+CUDA9.0+cudnn)
—–最近从github上找了一个代码跑,但是cpu训练的时间实在是太长,所以想用gpu训练一下,经过了一天的折腾终于可以用gpu进行训练了,嘿嘿~ 首先先看一下自己电脑的显卡信息: 可以看到我的显卡为MX250 然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的cuda版本 这里我先下载了cuda10.1的版本,不过后来我发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持cuda9.0的版本,所以之后我又重装了一遍cuda9.0,中间还经历了删除cuda10.0,两个版本的安装都是一样的。 进入官网:https://developer.nvidia.com/cuda-too
2021-09-24 09:26:41
1.02MB
c
cu
cudnn
1
nccl-repo-ubuntu1604-2.4.8-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb 并行计算nccl
tensorflow并行计算库文件nccl,nccl-repo-ubuntu1604-2.4.8-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb 适用于16.04ubuntu系统
2021-09-18 20:30:52
50.37MB
nccl
cuda9.0
并行计算
1
cuda9.0和cudnn安装包,支持linux和windows
里面是百度网盘下载地址,支持tensorflow1.8 pip install tensorflow-gpu 需要的动态库。
2021-09-07 10:06:58
69B
cuda
cudnn
tensorflow
1
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