# tbennun/cudnn-training

<https://repo.masters-masters.com/repos/tbennun/cudnn-training>

[Accueil](https://repo.masters-masters.com/) › [tbennun](https://repo.masters-masters.com/owners/tbennun) › [cudnn-training](https://repo.masters-masters.com/repos/tbennun/cudnn-training)

tbennun/cudnn-training, dépôt open source à 268 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. A CUDNN minimal deep learning training code sample using LeNet.

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [tbennun](https://repo.masters-masters.com/owners/tbennun) |
| Étoiles | 268 |
| Forks | 92 |
| Langage | [Cuda](https://repo.masters-masters.com/languages/cuda) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2015 |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [tbennun/cudnn-training](https://github.com/tbennun/cudnn-training) |

## Fiche du dépôt

A CUDNN minimal deep learning training code sample using LeNet.

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

## Autres dépôts de tbennun

- [tbennun/ceres-windows · ★ 162 · C++ · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/tbennun/ceres-windows)

## D’autres dépôts Cuda

- [nerficg-project/faster-gaussian-splatting · ★ 278 · Cuda · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/nerficg-project/faster-gaussian-splatting)
- [ColfaxResearch/cutlass-kernels · ★ 271 · Cuda · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/ColfaxResearch/cutlass-kernels)
- [LitLeo/OpenCUDA · ★ 269 · Cuda · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/LitLeo/OpenCUDA)
- [ToruNiina/lbvh · ★ 267 · Cuda · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/ToruNiina/lbvh)
- [What-a-stupid-username/MRPNN · ★ 267 · Cuda · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/What-a-stupid-username/MRPNN)
- [yanchi-3dv/diff-gaussian-rasterization-for-gsslam · ★ 267 · Cuda · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/yanchi-3dv/diff-gaussian-rasterization-for-gsslam)

---
Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.
