NVIDIA发布Win10/Win8.1/Win7公版驱动358.50下载 - Nvidia,Win10驱动 - IT之家极客微软苹果资源内容字号：段落设置：字体设置：搜索精准搜索请尝试：NVIDIA发布Win10/Win8.1/Win7公版驱动358.50下载来源：作者：凌空责编：凌空讯 10月8日消息，NVIDIA GeForce系列显卡迎来驱动更新，本次更新版本为358.50，为《星球大战：前线》游戏做准备，增加了对最新版OpenGL ARB扩展以及OpenGL ES 3.2的支持。除此之外，还为GameWorks VR开发工具包（SDK）增加了新功能和特性。桌面版支持显卡型号：GeForce 900 SeriesGeForce GTX TITAN X, GeForce GTX 980 Ti, GeForce GTX 980, GeForce GTX 970, GeForce GTX 960, GeForce GTX 950GeForce 700 SeriesGeForce GTX TITAN Z, GeForce GTX TITAN Black, GeForce GTX TITAN, GeForce GTX 780 Ti, GeForce GTX 780, GeForce GTX 770, GeForce GTX 760, GeForce GTX 760 Ti (OEM), GeForce GTX 750 Ti, GeForce GTX 750, GeForce GTX 745, GeForce GT 740, GeForce GT 730, GeForce GT 720, GeForce GT 710, GeForce GT 705GeForce 600 SeriesGeForce GTX 690, GeForce GTX 680, GeForce GTX 670, GeForce GTX 660 Ti, GeForce GTX 660, GeForce GTX 650 Ti BOOST, GeForce GTX 650 Ti, GeForce GTX 650, GeForce GTX 645, GeForce GT 645, GeForce GT 640, GeForce GT 630, GeForce GT 620, GeForce GT 610, GeForce 605GeForce 500 SeriesGeForce GTX 590, GeForce GTX 580, GeForce GTX 570, GeForce GTX 560 Ti, GeForce GTX 560 SE, GeForce GTX 560, GeForce GTX 555, GeForce GTX 550 Ti, GeForce GT 545, GeForce GT 530, GeForce GT 520, GeForce 510GeForce 400 SeriesGeForce GTX 480, GeForce GTX 470, GeForce GTX 465, GeForce GTX 460 SE v2, GeForce GTX 460 SE, GeForce GTX 460, GeForce GTS 450, GeForce GT 440, GeForce GT 430, GeForce GT 420移动版支持显卡型号：GeForce 900M Series (Notebooks)GeForce GTX 980, GeForce GTX 980M, GeForce GTX 970M, GeForce GTX 965M, GeForce GTX 960M, GeForce GTX 950M, GeForce 930M, GeForce 940M, GeForce 920M, GeForce 910MGeForce 800M Series (Notebooks)GeForce GTX 880M, GeForce GTX 870M, GeForce GTX 860M, GeForce GTX 850M, GeForce 840M, GeForce 830M, GeForce 820M, GeForce 810MGeForce 700M Series (Notebooks)GeForce GTX 780M, GeForce GTX 770M, GeForce GTX 765M, GeForce GTX 760M, GeForce GT 755M, GeForce GT 750M, GeForce GT 745M, GeForce GT 740M, GeForce GT 735M, GeForce GT 730M, GeForce GT 720M, GeForce 710M, GeForce 705MGeForce 600M Series (Notebooks)GeForce GTX 680MX, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 675MX, GeForce GTX 675M, GeForce GTX 670MX, GeForce GTX 670M, GeForce GTX 660M, GeForce GT 650M, GeForce GT 645M, GeForce GT 640M, GeForce GT 640M LE, GeForce GT 635M, GeForce GT 630M, GeForce GT 625M, GeForce GT 620M, GeForce 610MGeForce 500M Series (Notebooks)GeForce GTX 580M, GeForce GTX 570M, GeForce GTX 560M, GeForce GT 555M, GeForce GT 550M, GeForce GT 540M, GeForce GT 525M, GeForce GT 520M, GeForce GT 520MXGeForce 400M Series (Notebooks)GeForce GTX 485M, GeForce GTX 480M, GeForce GTX 470M, GeForce GTX 460M, GeForce GT 445M, GeForce GT 435M, GeForce GT 425M, GeForce GT 420M, GeForce GT 415M, GeForce 410MGeForce 358.50 WHQL认证驱动下载：桌面版：Win10版：||Vista/Win7/Win8/Win8.1版：||移动版：Win10版：||Vista/Win7/Win8/Win8.1版：||玩转，尽在分享：相关文章：|||||||软媒旗下软件：|||||||||||||||IT之家，软媒旗下科技门户网站 - 爱科技，爱这里。Copyright (C), All Rights Reserved.版权所有大神救我！win10系统gtx950m哪个版本驱动最好？【笔记本吧】_百度贴吧
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显卡更新了更新驱动后玩游戏越来越卡了
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GTX950M显卡驱动无法更新 显示系统不兼容
笔记本的显卡是GTX950M的玩战一提示显卡驱动太低（353.54的版本）之后打开系统自带的Nvidia控制面板更新到372.70版本安装时显示系统不兼容（目前系统是WIN1064位）然后在官网上手动找...
笔记本的显卡是GTX950M的
玩战一提示显卡驱动太低（353.54的版本）之后打开系统自带的Nvidia控制面板更新到372.70版本安装时显示系统不兼容（目前系统是WIN10 64位）
然后在官网上手动找到了950M的WIN10 64位版本的372.70版本驱动
依旧安装不了
求解答是什么问题笔记本为华硕FX50J
系统预装是WIN8 后来系统自动更新成了WIN10
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建议试下版本低的驱动，比如368.81，或者下载win8版本的驱动。最后不行，直接重装系统。
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擅长：暂未定制
我也是这样，原来驱动353.62 现在想升级到372.70 安装不上，找不到兼容硬件，真是无语。
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我的电脑：win10 64位，N卡GTX950，Visual Studio 2013，MatLab 2014a, Anaconda2，PyCharm2016.
&&&&&&&&& 由于之前使用win下的theano和keras，所以安装了anaconda2，确实很好用，建议使用python的话还是装anaconda比较简单。
安装caffe前提要求：电脑系统win7,8,10都可以；显卡只有N卡可以用Cuda，利用GPU加速，非N卡就利用CPU就好；此外需要用matlab或python（推荐）编程的再下载对应软件。
安装步骤：
1.安装cuda和cuDNN（无GPU则无需安装）
&& 因为网上有各种失败案例，所以要注意版本问题。官网即可下载，我下载的是cuda_8.0.44_win10.&我下载的是cudnn-7.0-win-x64-v4.0（）。
&& 安装cuda8.0（进官网点击download一步一步来，安装时一直点下一步即默认装到C盘）和cudnn v4（下载下来解压，解压后会有一个名为cuda的文件）即可。
&& 注：官网下载cudnn时会要求注册，填完信息注册完成后，选着cuDNN v4 或者 cuDNN v5 (这取决于 CommonSettings.props 文件里标注支持的版本，建议选择 cuDNN v4 Library for Windows)安装尽量默认路径。
&要实现gpu加速，以上步骤一定认真安装。
2.下载caffe
&&& 一种是直接上caffe官网：，这种方法需要自己装CuDNN。
& & 另一种是用happynear的caffe-windows：，这个方法作者已经提供了打包好的第三方库。
&&& 因为我自己装的CuDNN，所以我采取第一种方法。下载完后，解压文件，得到一个叫caffe-master的文件夹。我装到了E盘，即E：\caffe-master
&3.caffe环境整合
&& 打开caffe-master文件夹，然后看到一个windows文件夹，然后继续打开windows文件夹，看到里面一个CommonSettings.props.example文件，复制出来一份，并改名字为CommonSettings.props。完成过后如下图：
&然后打开到 caffe-master/caffe-master/windows 文件夹，用 VS2013 运行 Caffe.sln 文件，检查解决方案中的项目，重点看libcaffe和test_all是否成功地被导入。
第一次应该是这两个显示加载失败的，解决方法如下：
关闭VS，打开 CUDA 安装路径中的 MSbuildExtensions 文件夹，如果你在之前安装时选的是默认路径，那么它应当在 c 盘 / Program File/NVIDIA GPU Cpmputing Toolkit/CUDA/8.0/extras/visual_studio_integration 里
拷贝 MSbuildExtensions 文件夹中的所有文件，复制到 C 盘 / Program File(x86)/MSBuild/Microsoft.Cpp/v4.0(这里取决于你安装的版本)/V120/BuildCustomizations 文件夹下，替换目标中的文件
这时打开VS，发现他俩不再显示加载失败了。
&点击 VS2013 里右边的 CommonSettings.props 文件
第 7行 false 保持为false（不是只要用CPU，所以为false）
第 8 行 false 改为 true（要用cudnn，所以为true）第 9 行 7.5 改为 8.0（我的cuda版本为8.0）第 13 行 false 改为 true（支持python所以为true）第 24 行 改为你的 cuDNN 的解压文件中 cuda 文件夹的路径
如我把 cuda 文件夹复制到 E盘 /&cuda7 文件夹下，则我在 CommonSettings.props 中路径应当为 E:\cuda7
第 48 行改为 Anaconda2 的安装文件夹，我的Aanconda2在D盘。
&编译顺序：libcafffe-&caffe-&pycaffe
1）编译libcaffe：右击右侧libcaffe，选择属性，打开如下libcaffe属性页：按照如下修改
然后开始编译libcaffe，点击绿色三角即可，结果会很漫长等待，最后可能会有错误，我的确实出现错误，和大家的错误基本一样，大致是如下：无法打开libcaffe.lib:
网上的解决方案是对libcaffe单独重新生成，如下图所示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
然后重新编译，但这样的话会出现另外一个错误：&& error C2220:警告被视为错误-没有生成“object”文件
如果出现这样的错误，请打开项目-属性按照下图进行更改：
如果已经改好的话，应该就不会再出现错误。我在运行的过程中出现了上面提及的两个错误，通过重新生成和将警告是为错误这两个解决方法，最终编译正确。
编译完成后，caffe_master文件夹下应该生成了一个名为Build的文件夹，以后编译的成功和运行需要的文件都会存放在..\build\X64\Relase下面。
2）编译caffe
在Visual Studio 2013的解决方案上面右击选择属性（properties）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
出现& 解决方案“caffe”属性页：按照如下设置，也有教程说选单启动项目，好像都可以。
&这个过程更慢，过程需要联网因为可能会FQ，这个过程的结果是为了下载caffe需要用到的第三方库：NugetPackages（里面有16个文件）
&&&&&&&&&&&&
可能有的人中途失败或其他原因，所以网上有人把这个包下载好了，可以直接拿来放到上图路径即可。
放到和caffe-windows文件夹的同级目录下。这样之后再打开Caffe.sln时能够自动识别出来，提供一个NugetPackages文件夹的压缩包：，提取码f2zx。
最终编译完成后，会在Release下出现caffe.exe，如果出现说明编译成功。
&&&&&&&&&&&&&
&测试：直接打开与右侧的caffe.cpp,按Ctrl+f5执行。
执行结果：下图为结果即ok！
3）编译pycaffe
&&& 我在编译的时候是直接点击pycaffe，直接运行即可，结果也正确，没有出现任何错误或者警告。网上好多教程是要配置路径（出错时），这里不再赘述。
&首先下载mnist数据集，这里需要注意的是caffe并不直接通过下载得到的四个文件进行训练，而是会把它转化为lmdb或leveldb格式进行读取。lmdb是lightning(闪电的) memory-mapped database manager的缩写，能够把原始数据通过更为高效的存储方式存储，从而加快读取和训练速度(lmdb比leveldb更快，可以看看刚刚的NugetPackages文件夹，当中就包含着对应的库)。
&&& 实现这个转化的代码是\examples\mnist的convert_mnist_data.cpp，但也没必要看，因为它的运行脚本create_mnist.sh显然是linux下的东西。有教程绍如何实现自己的数据集向lmdb和leveldb转换。目前更很好的办法就是直接网盘下载，这里分享一个 提取码xama。
&&& 里面是已经经过转换的leveldb格式的训练集和测试集，把这两个文件夹直接放到\examples\mnist目录下，如下图所示：
&&&&&&&&&&&&&&
如果你没有gpu，则要改一个部位：
首先用VS打开\examples\mnist目录下的lenet_solver.prototxt，将最后一行改成CPU：
如果有gpu则不用改动。
可以看到，这个文件是对网络训练参数进行指定：max_iter指定了最大迭代次数，snapshot是输出中间结果。上图中的参数已经修改过，初始的max_iter和snapshot是1。
&& 接着再用VS打开\examples\mnist目录下的lenet_train_test.prototxt，做如下修改以正确指定训练集和测试集。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
这里额外介绍下caffe-windows采用的LeNet-5模型，也就是上图中layer的定义方式。提供该模型的原始资料以供参考：
完成上述工作后就可以编写bat脚本进行正式训练了。回到caffe-windows的根目录下新建一个run.txt并写入以下内容：
&&&&&&&&&&
即在下图的路径中，先新建一个mytrain.txt(名字随意)，然后写入上图内容，保存时另存为mytrain.bat。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
如上图，即mytrain.bat&&
（ &是dos下的。批处理文件是无格式的文本文件，它包含一条或多条命令。它的为 .bat 或 .cmd。在命令提示下键入批处理文件的名称，或者双击该批处理文件，系统就会调用cmd.exe按照该文件中各个命令出现的顺序来逐个运行它们。使用批处理文件（也被称为或脚本），可以简化日常或重复性任务。）普及下。。
后缀名改成bat后双击运行，出现类似如下的训练过程：
好了，在我gtx950的gpu下，速度蛮快的，大约十多秒跑完:
OK,吃饭去！
补充下参考博客：
多多参考，才能仔细认真
http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html&&&& http://www.cnblogs.com/marso/p/caffe_win10_python.html&&&& http://www.cnblogs.com/marso/p/caffe_win10_python.html
http://www.cnblogs.com/marso/p/caffe_win10_python.html&&&&&&
cn.bing.com/?FORM=Z9FD1&&&&&&&&&&&&&&&& & Windows10+GTX950m+VS2013 环境下编译 Caffe（网页音乐不错23333）
http://www.2cto.com/kf/865.html&&& Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速
http://blog.csdn.net/yingwei13mei/article/details/&&&&&&
http://blog.csdn.net/qq_/article/details/&&&&&&
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=&&&&& 【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows+GPU配置+cifar使用
http://blog.csdn.net/happynear/article/details/&&&&&&&
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