如果你在使用CMake来构建项目,确保你的CMakeLists.txt文件中正确设置了CUDA Toolkit的路径。你可以通过find_package(CUDA REQUIRED)来让CMake自动查找CUDA,或者手动设置CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR变量。 例如,在CMake命令行中,你可以这样设置: bash cmake -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/path/to/cuda .. 或者在你的CMa...
gedit ~./bashrc 直接打开 也可以在home下按Ctrl+H把该文件显示出来,选择在终端下打开。 打开之后在文件中添加CUDA_TOOLKIT的路径,比如我的是: export CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda10.0 保存之后即可解决这个错误。
I'm trying to install dlib on ubuntu 18.10 to useface_recognition. I follow the steps provided bythis sourcewith small variations, starting from step 3, but when I have to install setup.py, the path to the CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR can't be found and the cuda support for dlib is disabled...
官方地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择CUDA Toolkit 11.6.0之后,里面有几种选项,分别是本地deb安装、网络下载安装和可执行文件安装,我因为网络不太顺畅原因选择了第一个选项,最后下载下载下来的deb文件有2.7G,大家做好下载大文件的准备。 wget https://developer.download.nvidia.com/comp...
/applications/gromacs -DGMX_FFT_LIBRARY=fftw3 -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:/applications/fftw3310 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCUDA_cufft_LIBRARY="D:/applications/CUDA/lib/x64/cufft.lib" -DGMX_GPU=CUDA -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/applications/CUDA" -DGMX_CUDA_...
第1步安装好后,Cmake会自动寻找,不用我们设置。如果CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR_NOFOUNDED,请回去第1步! (2)WITH_CUDA,默认是选中的。 (3)WITH_TBB,默认没有选中,记得勾上。tbb是需要自己安装的 最后生成一个.sln 3、VS编译install VS打开刚刚生成的sln,找到INSTALL项,右键生成,就开始编译了!请注意,编译时间比较...
Linux卸载CUDA Toolkit 安装PyTorch 查看显卡驱动的CUDA支持版本情况 下载pytorch 安装cuDNN Linux 法一:下载tar压缩包解压(推荐) 法二:下载deb包安装(不推荐) Windows 检验安装 GPU、NVIDIA Graphics Drivers、CUDA、CUDA Toolkit和cuDNN的关系 GPU:物理显卡。
cmake-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-10.2 常规的配置修改 修改arch参数,改为compute_50,由于是CMakeList.txt构建的,所以这次在这里修改。之后,修改对应的模块路径,修改简单的引用错误。 make系列错误 做完以上操作后,cmake命令就基本没问题了,这里我们需要继续make,但是make到[66%]左右时会出现错误如下...
cmake..-DGMX_BUILD_OWN_FFTW=ON-DREGRESSIONTEST_DOWNLOAD=ON-DGMX_GPU=CUDA-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda11.6 #(以实际CUDA tookit安装路径及版本为准) make make check sudo make install source/usr/local/gromacs/bin/GMXRC 安装完成后输入 ...
展开CUDA选项卡,CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR应指向您的CUDA 8.0工具包安装,如果您安装了多个版本的工具包,并选择了该版本,然后将其更改为指向CUDA 8.0的路径。默认的CUDA_ARCH_BIN选项是为2.0-6.1(费米-帕斯卡)的所有架构构建微代码。此设置导致大的构建时间(i7上约3.5小时),但是所生成的二进制文件将在所有支持的设备...