pytorch-1.5.0-py3.6_cuda10.2.89_cudnn7.6.5_0

资源包括cuda10.1和cudnn7.6.4,文件太大所以使用百度云链接,如果速度慢,请直接联系我获取资源,我是利用cuda加速opencv的,cmake3.13和cmake3.16以及opencv

今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用,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

matplotlib-1.5.0.win32-py2.7

链接里包含cuda9+cudnn7和cuda7+cudnn5（都是针对win7），其中还包含各种cuda9的版本，亲测可用

cuda9.1版本的tensorflow1.6,基于python3.6,名字中没写是GPU还是CPU版本。但这个就是GPU版本的,用了就知道了。

基于Python3.X版本的HTMLTestRunner.py文件，亲测可用，大家放心下载。

Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0，下载进入文件目录安装即可

pytorch的安装按照官网上来操作是最快速也最稳妥的方式。https://pytorch.org/get-started/locally/ 官网非常贴心的给出了各种安装方式,满足各种需求 首先关于p

caffe windows 编译好可用 caffe-py35-CUDA8 Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5

Ubuntu16.04Nvidiasettings/CUDA/CUDNN/Tensorflow-gpu/配置驱动错误解决方法/Ubuntu登录死循环解决方法