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TensorRT 7.1.3.4，适用于Windows 10 x86_64，并支持CUDA 11.0和cuDNN 8.0。

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简介：
您可以访问官方网站进行下载：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-7x-download

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  • TensorRT-7.1.3.4-Windows10-x86_64-cuda-11.0-cudnn8.0.zip
    优质
    该文件为NVIDIA TensorRT 7.1.3.4版本在Windows 10操作系统上针对x86_64架构的安装包，支持CUDA 11.0和cudnn 8.0。 也可以到官网下载：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-7x-download 去掉链接后： 可以到NVIDIA的官方网站上下载相关软件。
     
  • CUDA 9 + cuDNN 7 和 CUDA 7 + cuDNN 7 (适用于 Windows 7)
    优质
    本教程详细介绍了如何在Windows 7系统上安装并配置CUDA 9及cuDNN 7，以及较早版本CUDA 7与相同版本的cuDNN。适合深度学习开发环境搭建。 文中提到有针对Win7系统的cuda9+cudnn7和cuda7+cudnn5的版本，并且包含各种亲测可用的cuda9版本。
     
  • TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn-7.6.zip
    优质
    这是一个针对Windows 10系统的TensorRT 7.0.0.11版本压缩包，适用于x86_64架构，并且需要CUDA 10.2和cuDNN 7.6环境支持。 英伟达提供了一款用于深度学习推理加速的SDK。
     
  • 在Windows 10上使用TensorRT 8.2和CUDA 11.4.3、cuDNN 8.2将YOLOv7转换为C++ DLL并用C#调用
    优质
    本教程详细介绍如何在Windows 10环境下，利用TensorRT 8.2、CUDA 11.4.3及cuDNN 8.2，将YOLOv7模型编译成C++动态链接库，并通过C#进行调用。 使用Yolov7与TensorRT 8.2生成C++ DLL，并通过C#进行调用，在Windows 10系统下操作，CUDA版本为11.4.3，cuDNN版本为8.2，TensorRT版本为8.2.1.8。
     
  • CUDA 10.2用的cuDNN 8.3.0（Windows 10）
    优质
    本资源提供适用于CUDA 10.2环境下的cuDNN v8.3.0库文件，专为运行Windows 10系统的开发者和研究人员优化，助力深度学习模型训练加速。 **正文** 标题 cudnn8.3.0 for CUDA 10.2（Windows10） 提供的关键信息是关于NVIDIA的深度学习库CuDNN的版本8.3.0，它是为CUDA计算平台10.2设计的，并且特别提及适用于Windows 10操作系统。CuDNN（Convolutional Neural Network Library）是NVIDIA开发的一个库，主要用于加速深度神经网络（DNNs）的训练和推理过程。以下是对这个主题的详细阐述： 1. **CuDNN（CUDA Deep Neural Network）**：这是一个高性能、高度优化的库，用于在GPU上运行深度学习算法。它包括卷积、池化、激活、归一化、全连接层等关键操作，以及高效的张量运算，以提高计算速度和内存利用率。 2. **版本8.3.0**：这是CuDNN的一个特定版本，可能包含对前一版本的性能改进、新功能的添加或错误修复。每个新版本通常会与新的CUDA Toolkit相匹配，以确保最佳兼容性和性能。 3. **CUDA 10.2**：CUDA是NVIDIA提供的一个编程接口，允许开发者使用C、C++等语言编写能够在GPU上运行的并行计算程序。它提供了对特定硬件和软件特性的支持，包括Tensor Cores，这对于深度学习中的混合精度计算至关重要。 4. **Windows 10**：这意味着CuDNN 8.3.0已针对Windows操作系统进行了优化，可以在这个平台上进行安装和使用。在Windows 10上部署CuDNN需要确保系统满足必要的硬件和软件要求，比如兼容的NVIDIA GPU驱动和CUDA Toolkit。 5. **安装和配置**：在Windows 10上安装CuDNN 8.3.0 for CUDA 10.2时，首先需安装CUDA Toolkit 10.2。然后下载并解压CuDNN的zip文件，并将库文件复制到CUDA安装目录下的相应位置。此外，还需配置环境变量以确保编译器和运行时可以找到CuDNN库。 6. **应用场景**：CuDNN广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等深度学习任务，在大型的深度神经网络模型如ResNet、VGG、AlexNet和Transformer中尤其重要。 7. **开发和调试**：在基于CuDNN的应用开发过程中，可以利用NVIDIA提供的Nsight系统和Nsight Compute工具进行性能分析和调试。这些工具有助于优化代码并找出性能瓶颈以提高效率。 8. **注意事项**：由于官方下载源有时可能不可用，开发者应准备备用方案如通过镜像站点或社区分享获取资源。同时保持库与CUDA Toolkit的版本一致性十分重要，不匹配可能导致编译错误或运行时问题。 cudnn8.3.0 for CUDA 10.2（Windows10）是专为在该操作系统上加速深度学习项目而设计的一个关键组件，对于使用GPU和CUDA 10.2进行深度学习的人来说不可或缺。正确安装和配置CuDNN能显著提升模型的训练速度与效率。
     
  • CUDA 9.0与cuDNN 7.5在Windows 10上的应用
    优质
    本文章介绍了如何在Windows 10操作系统上安装和配置CUDA 9.0及cuDNN 7.5，以支持深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等的高效运行。 这里提供CUDA 9.0和cuDNN 7.5 For Win10的网盘下载链接。由于官网有时无法访问，并且从官网下载cuDNN需要注册登录，分享此文件希望能帮助到更多有需求的人。
     
  • CUDNN-11.0-Windows-x64-V8.0.5.39
    优质
    这是一段CUDA神经网络库(CuDNN)版本v8.0.5.39的Windows x64系统安装文件，专为NVIDIA GPU加速深度学习应用设计。 cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39
     
  • CUDNN-11.0-Windows-x64-V8.0.5.39
    优质
    这是一款适用于Windows 64位系统的CUDA神经网络加速库(CuDNN)版本V8.0.5.39，能够显著提升深度学习模型的训练速度。 cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39
     
  • CUDA 10, CUDNN 7.6.5, CUDA 11, CUDNN 8.0.4, Anaconda3, NVIDIA Linux x86...
    优质
    该环境配置基于NVIDIA GPU加速技术，包括CUDA 10和CUDA 11、CUDNN 7.6.5及8.0.4版本，搭配Anaconda3数据科学平台，适用于深度学习与高性能计算。 cuda_10.0.130_411.31_win10, cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32, cuda11.0, cudnn8.0, Anaconda3, NVIDIA-455.38驱动
     
  • Windows 10 配置 RTX 2080 Ti, CUDA 10.0, cuDNN v7.6.5 和 Tensorflow-GPU...
    优质
    本配置专为高性能计算设计，搭载Windows 10系统的电脑配备RTX 2080 Ti显卡，并安装CUDA 10.0、cuDNN v7.6.5及TensorFlow-GPU版软件，适用于深度学习等复杂运算。 参考文献： 配置TensorFlow-gpu时，请下载网友推荐的GitHub上的地址：选择1.12.0版本、Python 3.6、GPU版以及兼容CUDA 10.0和cuDNN v7.6.5的版本进行安装。