详细的说明了如何配置nvidia gpu卡的编译参数及环境变量设置，linpack GO Go

网盘资源,下了我贼久,包含torch==1.9.0+cu111,对应显卡cuda版本为cuda11.1, 里面也有cuda11.4,cudann.11.4,算是很新的版本了,2021.8.6

今天小编就为大家分享一篇pytorch使用指定GPU训练的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

CUDA高性能编程之驱动程序编写之bandwidthTEST示例，适合初学者学习

RTX3060安装tensorflow+pytorch+pycharm+anaconda，文档中含有百度网盘的安装包（永久分享），省去了人工在nvidia官网下载文件，同时pytorch直接运行whl文件就可以了，省时间，另外安装包里面还有pycharm包，以及相关安装和使用的注意事项。网上太多人3060的安装，好多都是错误的，tensorflow现在支持11.1？亲自实验，不行的，需要cuda11.0版本。

拉普拉斯方程数学代码laplace_cuda main.cu使用GPU在二维网格上求解拉普拉斯方程，并每步跳过一次迭代输出矩阵结果 visualize.m是一个Matlab代码，可从main.cu的转储中创建动画gif。 result.gif是从visualize.m一个样本输出

2021-07-12 在 GeForce RTX 3090上配置深度学习环境 cuda 11.1 + tensorflow2.5.0 + python3.8.3 导出的相关包 配置博客 https://blog.csdn.net/Julse/article/details/118686362?spm=1001.2014.3001.5502 py38_tf25_gpu.txt freeze from pip py38_tf25_gpu.yaml export from conda

jetson nano tensorflow tensorflow_gpu-1.14.0+nv19.10-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

Windows10下用cmake编译好的xgboost.dll（600多MB） 编译及使用环境： VS2017 CUDA 11.3 Python 3.7 XGBoost 1.5.0.dev0 友情提示：非以上环境，不一定能用哦！！！ 进入到python-package目录下，执行python setup.py install命令进行安装。

最新版本cudnn 8.2.2.26 适合cuda 10.2版本