注意这里的版本！！！
使用方法：
将bin、include里面的文件分别复制到“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6”对应bin、include里面，将lib文件中的文件复制到“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\lib\x64”中，32位的系统就放到Win32中。
2022-08-21 14:05:44
667.49MB
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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tensorflow，pytorch，此版本为cudnn7，适用于win10操作系统，匹配NVIDIA cuda10.1
2022-08-16 15:36:47
183.19MB
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cudnn-10.0 Windows64位，和tensorflow1.14完美兼容，无需官网注册账号下载，非常方便，免费下载哦，不要任何积分
2022-08-03 21:41:50
238.96MB
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安装TensorFlow-GPU时，需要用到的cuDNN文件，此文件适用于（win10x64,v8.1.1.33 for CUDA 11.2），请自行查看版本后再下载
2022-07-30 09:08:29
659.59MB
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C4D OC渲染器解决缺少cudnn_8_0_4_win安装文件
安装位置：放到octane文件夹里面的Libs300_demo子文件夹就可以了
2022-07-28 13:04:41
290.48MB
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此教程不单独安装cuda和cudnn，如果GPU是NVIDIA 的可以直接安装pytorch包里面自动安装好cuda即可，安装好此教程可以在pycharm中跑数据进行深度学习相关工作，但是此教程只针对电脑含有NVIDIA英伟达GPU的。
2022-07-22 22:00:44
8KB
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cudnn-windows-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive
官网下载，自用备份
2022-07-22 21:34:29
678.88MB
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适合cuda11.1的cudnn8.0
libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb
libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb
libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb
2022-07-20 22:00:39
857.04MB
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