cuda10.0补丁包，cuda10.0补丁包，安装方式sudo sh cuda_10.0.130.1_linux.run

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

torch-1.4.0+cu10.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torchvision-0.5.0+cu10.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

Jetson nano上最新的cudnn库以及CUDA版本。libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_arm64 下载后直接安装就可以将CUDA版本和libcudnn库替换成最新版本。 通过Nvidia的SDKmanager工具下载的版本，自测试OK。

tensorflow1.3_cuda10_vs2015版本,windows 下编译tf1.3 gup 版本，包含bin lib ，include 文件

基于最新tensorflow-2.2.0源码编译的动态链接库和头文件，cuda10.1加cudnn7.6，bazel-2.0.0， 博文地址：https://xugaoxiang.com/2020/05/22/compile-tensorflow2-with-gpu/

Win10上安装CUDA10 （tensorflow1.12+py3.6+cuda10+win10）-附件资源

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

资源包括cuda10.1和cudnn7.6.4，文件太大所以使用百度云链接，如果速度慢，请直接联系我获取资源，我是利用cuda加速opencv的，cmake3.13和cmake3.16以及opencv4.2 4.3 4.4和对应的opencv_contrib 4.2 4.3 4.4以及安装方法先放在别的资源中。