windows 深度学习环境部署

1. 根据显卡配置安装适合的CUDA,查看显卡配置可在显卡控制面板上查看,安装是否成功可通过nvidia-smi查看；注意安装路径

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2. 根据cuda安装合适的cudnn，需要注册NVIDIA

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

3. onnxruntime-gpu与cuda版本关系

NVIDIA - CUDA | onnxruntime

[  64 位 zlibwapi.dll 的副本隐藏在不同的名称下：
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Nsight Systems 2022.4.2\host-windows-x64\zlib.dll

我将其复制并重命名为：
C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v11.8\bin\zlibwapi.dll

因为该文件夹已经在我的 PATH 变量中；它起作用了。结果 CUDA 工具包已经有您在其他地方需要的文件。如果他们只是对 CUDA 工具包安装程序进行更改，似乎可以省去很多麻烦。引用https://forums.developer.nvidia.com/t/could-not-load-library-cudnn-cnn-infer64-8-dll-error-code-193/218437]