cudnn V10.1 离线版

　　cudnn支持的DL库包括Caffe，ConvNet， Torch7等，是一个专门针对Deep Learning框架设计的GPU计算加速方案。cudnn提供了一个用于同步协作线程的单一结构，欢迎体验。

　　cudnn使用方法

　　1、解压cudnn-10.1-windows10-x64.zip

　　cuda默认安装路径

　　C：\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

　　2、将cuda加入系统环境，设置环境变量：

　　计算机上点右键，打开属性-》高级系统设置-》环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_1两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：

　　CUDA_SDK_PATH = C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1（这是默认安装位置的路径）

　　CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64

　　CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin

　　CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

　　CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

　　在系统变量 PATH 的末尾添加：

　　%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

　　再添加如下4条（默认安装路径）：

　　C：\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64；

　　C：\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin

　　C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\common\lib\x64；

　　C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64；

　　3、验证是否配置成功，分别运行这两个程序deviceQuery.exe、bandwidthTest.exe ，cd到安装目录下的 。。。\extras\demo_suite，result=pass则安装成功