cuda_10.0.130_411.31_win10(包含11.5.1_496.13_windows和11.1.0_456.43_win10)的网盘安装链接,方便大家下载使用。

Win10系统安装CUDA10.0和cuDNN-附件资源

图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0

绝望中重生：MX150+python3.7+CUDA10.0+Tensorflow-gpu1.13安装记录-附件资源

1.cuda10.0 2.cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip 二个文件版本匹配，亲测可用

1.3 MATLAB环境配置 本部分是在 matlab环境下操作 plutosdr的配置与示例程序运行方法。Matlab的版本 要求是 2016a（64bit）及以上。 1.3.1 libiio驱动安装 点击以下链接，获取 libiio的最新 windows安装版本： https://github.com/analogdevicesinc/libiio/releases 选择最新版的Windows-setup.exe文件下载并安装。

官网最新版最新版 libcudnn7_7.4.1.5-1+cuda10.0_amd64.deb

编译环境为Windows 10 64位 + Visual Studio 2017，基于最新正式版本OpenCV 4.0.0 和OpenCV-Contrib 4.0.0编译，支持CUDA10.0, Qt 5.11.2, OpenGL， 支持所有Contrib 模块，全部优化编译，默认AVX2 指令集，只包含x64 版本，不包含x86 版本。 支持CUDA 编译非常耗时，整个编译加优化历时超过10个小时，为方便大家在此分享给大家使用了。

离线安装PyTorch，成功率很高

主要介绍了win10+VS2017+Cuda10.0环境配置详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧