ZED-SDK-Ubuntu18-cuda11.7-v3.8.1.zstd.run

标题中的"CUDA11可能会缺失的dll.zip"表明这是一个与CUDA 11版本相关的压缩文件，其中包含了可能在安装或使用CUDA 11时找不到的一些动态链接库（dll）文件。CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU进行高性能计算，广泛应用于科学计算、机器学习、深度学习等领域。 描述中提到的"cublas64_11.dll"和"cublas64_10.dll"是CUDA的BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库的一部分，用于执行基本线性代数运算。cublas64_11.dll对应CUDA 11版本，而cublas64_10.dll则对应CUDA 10版本。这两个dll文件是进行矩阵运算、向量操作等关键计算任务所必需的。如果在CUDA 11环境中缺少cublas64_11.dll，可能会导致依赖于CUDA的软件，如TensorFlow，无法正常运行。 标签中的"tensorflow"是谷歌开发的一个开源机器学习框架，它利用CUDA和cuDNN（CUDA深度神经网络库）来加速在GPU上的训练和推理过程。"cuda"和"cuda11"直接指出了与CUDA相关的内容，特别是CUDA 11版本。在安装或更新到CUDA 11时，确保所有必要的dll文件都已正确安装是非常重要的，因为这些dll是CUDA工具包的一部分，对于TensorFlow和其他依赖CUDA的软件的运行至关重要。 在使用CUDA 11进行开发或部署时，可能出现dll缺失的情况有多种原因，例如不完整的CUDA安装、驱动程序不兼容或者系统路径设置不正确。如果缺少这些dll，可能需要重新安装CUDA 11工具包，或者从NVIDIA官方网站下载单独的dll文件来补充。同时，确保操作系统和NVIDIA GPU驱动程序是最新的也是解决问题的关键步骤。 在安装CUDA时，通常会包含一个称为"NVIDIA GPU驱动程序"的组件，这个驱动程序使GPU能够与CUDA SDK和应用程序进行通信。此外，CUDA工具包还包含cuDNN，这是一个针对深度学习优化的库，提供了高效的卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和其他深度学习模型的实现。 总而言之，"CUDA11可能会缺失的dll.zip"文件是为了补充或修复CUDA 11环境中可能缺失的dll文件，特别是对于依赖CUDA进行高效计算的软件，如TensorFlow，确保这些dll文件的存在和可用性对于系统正常运行至关重要。在遇到问题时，应检查CUDA的安装完整性，更新驱动程序，并正确配置系统环境变量，以避免因dll缺失导致的错误。

1. **ZED深度相机**：ZED是一款由Stereolabs开发的深度相机，可以实现立体视觉和深度感知。它可以用于诸如机器人导航、增强现实、虚拟现实、自动驾驶等领域。 2. **CUDA**：CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算。它可以加速各种计算任务，包括深度学习、科学计算、图形渲染等。 3. **Ubuntu**：Ubuntu是一种基于Linux的操作系统，适用于桌面、服务器和嵌入式设备。它以其易用性、稳定性和开源性质而闻名。 如果您正在使用ZED深度相机，并且希望在Ubuntu上进行开发并利用CUDA加速计算，您可能需要执行以下一些步骤： 1. **安装Ubuntu**：选择合适版本的Ubuntu操作系统，并按照官方文档进行安装。 2. **安装CUDA**：前往NVIDIA官方网站，下载适用于您的GPU和Ubuntu版本的CUDA Toolkit，并按照官方文档进行安装。 3. **安装ZED SDK**：访问Stereolabs官方网站，下载适用于您的ZED相机型号的SDK，并按照官方文档进行安装。

cudnn-linux-x86-64-8.9.2.26-cuda11-archive.tar.xz

cuda11.0-11.8通用版，安装看B站https://www.bilibili.com/video/BV1Um4y1w7g

Colab配置SwinTransformer环境. Colab系统： Ubuntu 18.04.6 LTS；CUDA 11.2。 预安装cuda10.2；安装apex失败；why:cuda版本不一致；solution：将Colab的cuda降级到10.2。

windows10下cuda11.0.1版本的网络安装可执行文件

Opencv4.5.5 GPU版windows vs2017 x64位运行库 需要下载对应TBB库https://download.csdn.net/download/lanhuafuxue/85520721 包含opencv_contrib TBB 2021.7.0 CUDA11.1.0+cudnn11.2，仅支持算力6.1以上的显卡，即GTX10系列以上

cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz cuda11.2 tensorflow2.6

VS2019+CUDA11.1 Release x64编译的OpenCV4.5.5（带CUDA和contrib模块）