# 当于g++选项中的-I参数的作用,也相当于环境变量中增加路径到CPLUS_INCLUDE_PATH变量的作用,也就是编译包含的目录include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)# 添加需要链接的库文件路径,注意这里是全路径LINK_LIBRARIES("/usr/local/cuda/lib64/libcublas.so
该命令会导入一个名为CUDA::toolkit的模块. 并且会给包含在 CUDAToolkit 的一些库定义可选的导入目标. 例如可以使用CUDA::cudart来导入CUDA Runtime 库, 使用CUDA::cublas来导入cuBLAS库等. 在下文链接 CUDA 库文件时会详细介绍. CMake 旧版本中会使用find_package(CUDA)来查找 CUDA 工具包, 该命令会查找软件...
nano ~/.bashrc。然后将以下行添加到文件中: export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib:/usr/local/lib export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda/include 保存文件,然后在终端中输入source ~/.bashrc。 您可以通过在终端中键入nvcc --version...
#在PATH后追加:/usr/local/cuda-<version>/bin PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin:/usr/local/cuda-<version>/bin" #在LD_LIBRARY_PATH后追加:/usr/local/cuda-<version>/lib64 LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-<ve...
安装完了记得配置系统变量path(填入的都必须是完整路径): CUDA Development安装文件夹下:\lib\x64、\include、\extras\CUPTI\lib64 Samples安装文件夹下: \bin\win64、\common\lib\x64 cudnn包解压后,将三个文件夹中的文件分别放入CUDA Development安装文件夹对应名称的文件夹中就行。
include 目录、编译器定义和编译器选项等信息可以与目标相关联,这样这些信息就可以通过target_link_libraries自动传播给使用者。在 CMake 的早期版本中,构建 CUDA 代码需要命令,比如cuda_add_library。不幸的是,这些命令无法参与使用需求,因此无法使用传播的编译器标志或定义。 CMake 中现在对 CUDA 的内在支持使使用 ...
set(cuda_sources cudaImage.cu cudaImage.h cudaSiftH.cu cudaSiftH.h matching.cu cudaSiftD.h cudaSift.h cudautils.h ) set(sources geomFuncs.cpp mainSift.cpp ) include_directories( ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} ) #SET(CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON) cuda_add_executable(cuda...
message(STATUS"include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}") find_package(Torch REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) include_directories(${TORCH_INCLUDE_DIRS}) add_executable(dtp cuda_yoloV5_43_car_lane.cpp) target_link_libraries(dtp"${TORCH_LIBRARIES}"${OpenCV_LIBS} ...
问在最新的CMAKE中找不到CUDA_INCLUDE_DIRSENProtobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，...
include 目录、编译器定义和编译器选项等信息可以与目标相关联,这样这些信息就可以通过target_link_libraries自动传播给使用者。在 CMake 的早期版本中,构建 CUDA 代码需要命令,比如cuda_add_library。不幸的是,这些命令无法参与使用需求,因此无法使用传播的编译器标志或定义。 CMake 中现在对 CUDA 的内在支持使使用 ...