cuDNN是否必须使用平台？ 我现在在C++中使用CUDA了一段时间，我想试试CUDNN。我想直接去C++，但我最多只能找到例子和教程，这是基于不同的平台，如咖啡或TensorFlow。这是否意味着我不能在C++C++中使用CUDNN？ 我需要有尽可能高的表现。 感谢您的帮助

在C++中使用cUDNN。

作为一个库，它的目标是深度神经网络/深度学习，因此许多DL框架使用它来加速工作负载

但是没有任何东西阻止您直接使用该库，并且应该有足够的API级文档供您使用

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如果您不熟悉其中一些概念（例如张量），您可能会发现该库更难理解，因此对当前常见DL概念的全面熟悉将有助于理解如何使用它。

谢谢您，Robert。从你的经验来看，去纯C++有意义吗？它会比其他的更快吗？在我看来，这个问题是不明智的。诸如caffe、theano、torch、tensorflow等框架的存在是为了为DL研究人员/开发人员提供一个更舒适的环境。它们提供了高层次的抽象。cuDNN是一个较低级别的加速库。我的意思是我要对神经网络进行编码，在选择平台（或无平台）之前，我需要关于性能的建议。看到他们大多数使用Python让我相信模拟会比普通C++运行得慢。但也许我错了。我们无法在评论中解决这个问题。你实际上是在要求一个关于神经网络框架设计的教程。这些问题并不简单。一个像TysFooSt流这样的框架可以在高级别使用Python，但是如果研究TysFoSoW源代码，它会以C++编写大量的速度。你在看一堆摩天大楼，试图决定你是应该使用其中一座，还是建造自己的。如果你能建造一座更好的摩天大楼，那就去吧。但不要低估所涉及的工作。你的第一个问题是我能回答的。这些不是。好的，我明白。谢谢你的帮助，罗伯特