运行TensorFlow-GPU提示缺少cusolver64_100.dll,,cusparse64_100.dll,,curand64_100.dll丢失的解决方法。
下载后放在安装目录下面,如C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.0\bin。

亲测CUDA10可用,其他版本不保证
2024/9/8 5:31:25 130.99MB TensorFlow-GPU CUDA
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深度学习NVIDIAcudnn7.4.1.5适用于64位win10的CUDA10.0版本
2024/8/6 20:23:24 208.93MB cudnn7.4.1.5 cuda10.0
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CUDA10.1部分也可以用cudnn7.4。
但是CUDA10.1最好用cudnn7.6,cudnn7.6在我其他上传的资源中
2024/8/3 9:06:23 206.16MB cudnn
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Xavierjetpack4.1下载资源,由于墙的原因,导致这些内容不好下载,这里直接提供一套可用的资源,不需要通过jetpack重新下载
2024/6/29 0:46:22 141.65MB jetpack4.1 cudnn-dev
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win10环境下搭建Tensorlow-gpu==2.0.0-beta0环境配置所需cudnn7.6.0,对应cuda版本为cuda10.0,该cudnn是从官网注册下载,亲测有效,为方便于不想注册的同学,特此分享~
2024/6/12 8:41:56 160.66MB cudnn7.6.0.64 cuda tensorflow win10
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学习利用CUDA10编程Learning-CUDA-10-Programming-master.zip
2024/2/17 0:09:32 7.74MB 深度学习
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这是基于cuda10.1的cudnn加速包。
下载后解压在cuda安装路径。
2024/1/8 4:36:52 264.22MB cudnn10.1 cuda
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64位windows10下的支持cuda10.2版本的cudnn工具包。
2019年12月下载时的官网最新。
之前英伟达的人机验证老是刷不出来,这次终于出来了,发上来造福群众。
由于原始的zip超过上传大小限制,我把文件重新压缩为了7z格式,内容没有变化。
2023/11/29 22:40:50 170.9MB cudnn cuda gpu计算
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配合CUDA10.0的cuDNN版本内容,Linux深度学习环境配置教程:Ubuntu16.04+CUDA10.0+pytoch+tensorflow可见我的博文
2023/11/14 13:56:04 404.82MB cudnn
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目前cuda最新版为cuda10.1,前几天安装后发现,对我的vs2019enterprise版本并不支持(启动vs2019后无法找到对应的创建模板项),经过查找,在官方回复下了解到因为cuda10.1出来时,vs2019还是preview,所以暂时不支持,CUDA11才会修复。
然后给出了这个可以临时使用的模板,我尝试了下,的确是可以使用的。
具体使用方法:解压缩后打开工程,在菜单->项目,选择导出为模板,然后命名,之后你创建项目就可以采用这个CUDA模板了,就是这样(记得CUDA的环境变量配置先配置好,以及cuda的四个文件(跟这个模板没关系)位置复制到对应位置,具体的CSDN有博客讲过,可以搜一下,能帮的就这么多了,这个模板是肯定可用的,不能用的话得看看我前面说的CUDA环境和文件问题)。
分享出来挣点分。
2023/10/30 1:19:55 8KB CUDA vs模板 vs2019
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡