Tensorflow 1.6 GPU版 适用于python3.5。
安装步骤（Windows 7 64bit 测试通过）：
1.下载并安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
2.安装CUDA® Toolkit 9.0。完成后可运行deviceQuery例程来检测是否成功连接GPU。若成功，请把Cuda 路径名称（即系统变量CUDA_PATH的值）添加到用户的 PATH环境变量中。
3.安装cuDNN v7.0。然后把cudnn64_7.dll所在的目录添加到 PATH环境变量中。
4.在python控制台中运行import tensorflow as tf。若不报错则说明安装成功。
注意：若CPU不支持AVX指令集，则可适用的最高版本Tensorflow GPU见以下链接：
Python3.6：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309555
Python3.5：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309550
2021-08-12 11:12:35
81.94MB
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此提交包含在使用 MATLAB 进行并行和 GPU 计算的教程系列中使用的所有代码示例，可在此处获取： http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/tutorials.html 涵盖的主题： 1. 产品格局（无代码示例） 2. 先决条件和设置（无代码示例） 3. parfor 快速成功4. 深入了解 parfor 的使用5. 批处理6. 扩展到集群7. spmd - 超越 parfor 的并行代码8. 分布式数组9. 用 MATLAB 进行 GPU 计算
2021-08-11 19:21:44
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整理了历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义，可以帮助读者迅速定位电脑CPU和GPU的等级情况
2021-08-11 14:09:23
1.05MB
RenderDoc_1.8_64，Window版本，官网也可以下载，但是网速慢。上传CSDN方便后续使用。
2021-08-10 14:48:47
62.4MB
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本资源主要是《GPU与MATLAB混合编程》书中的所有的例子的实现代码。对于购买了这本书的同学会有找不到书中源代码的情况，这时候，您就可以下载本代码集合，本代码集合拥有完整的书中的所有例子的代码。
2021-08-08 19:56:07
42.56MB
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XGBoost.dll文件，可以利用GPU实现XGBoost的加速，具体编译过程可以参考https://download.csdn.net/download/u012677843/20817388
2021-08-08 11:00:45
537.35MB
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tensorflow_gpu-2.4.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64
2021-08-08 09:10:03
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