尝试使用CUDA运行deeplearning4j时找不到依赖库

可能是由于以下原因导致的：

1. 缺少CUDA驱动程序：CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速的平台和编程模型，因此在使用CUDA之前，需要确保正确安装了适用于您的GPU的CUDA驱动程序。您可以访问NVIDIA官方网站（https://www.nvidia.com/cuda/）下载并安装适合您GPU型号的CUDA驱动程序。
2. 缺少CUDA Toolkit：CUDA Toolkit是用于开发和编译CUDA应用程序的软件包，其中包含了CUDA编译器、CUDA运行时库等工具。在使用deeplearning4j时，需要确保已正确安装了与您的CUDA驱动程序版本相匹配的CUDA Toolkit。您可以访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit）下载并安装适合您的CUDA Toolkit版本。
3. 缺少CUDA依赖库：deeplearning4j可能依赖于一些CUDA相关的库文件，例如cuDNN（用于深度神经网络加速）、cublas（用于矩阵运算加速）等。您需要确保这些依赖库已正确安装并配置。您可以访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载并安装适合您的cuDNN版本。
4. 配置问题：在使用deeplearning4j时，可能需要进行一些配置，例如设置CUDA环境变量、指定CUDA库路径等。您可以参考deeplearning4j的官方文档或社区论坛，了解如何正确配置CUDA相关设置。

总结起来，解决尝试使用CUDA运行deeplearning4j时找不到依赖库的问题，您需要确保正确安装了适合您GPU型号的CUDA驱动程序和CUDA Toolkit，并配置好相关的CUDA依赖库和环境变量。如果问题仍然存在，建议查阅deeplearning4j的官方文档或寻求相关社区的帮助。