标题中的“cudnn-windows-x86-64-8.9.7.29-cuda12-archive”指的是NVIDIA CUDA深度神经网络库（cuDNN）的一个版本，适用于Windows操作系统，x86_64架构，版本号为8.9.7.29，与CUDA 12兼容的归档文件。cuDNN是NVIDIA开发的一个库，旨在加速深度学习模型的计算性能，尤其是在GPU上执行时。 描述中提到的“cudnn8.7.9源码”可能是一个错误，因为标题中给出的版本是8.9.7.29，而不是8.7.9。通常，cuDNN的源码并不公开提供，但用户可以获得编译好的库文件和头文件来在自己的项目中使用。不过，如果描述中的“源码”指的是二进制库或相关开发文件，那它们包含了运行和开发深度学习应用所需的组件。 标签“windows cudnn”进一步确认了这个归档文件与Windows系统和cuDNN相关的事实。在Windows环境下，cuDNN可以与Microsoft Visual Studio等IDE集成，帮助开发者构建和优化深度学习应用。 在压缩包的文件名称列表中，“cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive”可能包含以下内容： 1. cuDNN库文件：这些是预编译的动态链接库（.dll）和静态链接库（.lib），用于在Windows上运行和构建深度学习应用。 2. 头文件（.h）：这些文件包含了cuDNN API的定义，供开发者在C++代码中调用cuDNN功能。 3. 示例代码：可能包含一些示例程序，演示如何在实际项目中使用cuDNN库。 4. 文档：可能会有PDF格式的用户指南和API参考，解释如何安装、配置和使用cuDNN。 5. 安装脚本或向导：帮助用户快速配置环境变量和路径，以便正确地使用cuDNN库。 在深度学习领域，cuDNN扮演着关键角色，它提供了针对卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和其他类型网络的高效实现。通过优化GPU计算，cuDNN可以显著加快训练和推理的速度。使用cuDNN，开发者可以利用NVIDIA GPU的并行处理能力，提高模型训练的效率，特别是在处理大规模数据集时。 为了使用这个压缩包，首先需要确保你有一台运行Windows操作系统的计算机，并且已经安装了CUDA Toolkit的12.x版本。然后，按照官方文档的指导，解压文件，设置环境变量，将库文件添加到系统路径中，并在项目中链接cuDNN库。这样，你就可以在你的深度学习应用中调用cuDNN的函数，提升计算性能。

opencv_4.8.1_msvc2019_CUDA_cudnn_Qt5.15.2，文件为自释放压缩包，包含Debug和release版本库，附带CUDA以及cudnn。 General configuration for OpenCV 4.8.1 ===================================== Version control: unknown Platform: Timestamp: 2023-12-09T16:00:22Z Host: Windows 10.0.19045 AMD64 CMake: 3.28.0-rc5 CMake generator: Visual Studio 16 2019 CMake build tool: C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual

cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive.tar.xz 适合操作系统为：linux , 需要配合 cuda12.

keras安装步骤的ppt 1、ANACONDA 安装 2、Cuda及cuDNN安装 3、Tensorflow-gpu版本安装 4、Keras安装 5、Anaconda的使用 6、Keras分类示例

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

里面有对应cuda9.0 、cuda9.2、 cuda10.2三个版本的cuDNN。 版本为windows10 64位 小伙伴按需下载！！

cudnn-linux-x86_64-8.9.1.23_cuda12-archive.tar.xz

flownet2编译时出现错误error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t ，直接替换相应文件即可

在整个安装的过程中也遇到了很多的坑，故此做个记录，争取下次不再犯！ 我的整个基本配置如下： 电脑环境如下：win10(64位)+CPU:E5-2603 +GPU:GTX 1070 需要安装的软件如下：Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64(python 3.5.2) + tensorflow-gpu 1.8 + CUDA 9.0 + cuDNN v7.1 for CUDA9.0 若你想在自己的windows上安装tensorflow-gpu，一般化也可以遵循如下的步骤。 1.首先确定自己电脑的gpu是否支持cuda 能否支持tensorflow-gpu版本，这里主要是Nv

Mask R-CNN项目环境配置| cuda+cudnn+Anaconda+tensorflow+keras--linux系统-附件资源