一、新建项目 打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩 二、调整配置管理器平台类型 右键项目→ 属性→ 配置管理器→ 全改为“x64” 三、配置生成属性 右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 11.1XXX” 四、配置基本库目录 注意:后续步骤中出现的目录地址需取决于你当前的...
1)启动vs2019,新建一个工程,如果前面配置顺利会出现CUDA 12.3 runtime项目类型 2)添加.cu到编辑器和扩展名: VS(工具-选项-文本编辑器) 在扩展名中填写cu,编辑器为Mcrosoft Visual C++添加 VS(工具-选项-项目和解决方案-VC++项目设置,在项目的要包括的扩展名添加.cu) 右键项目-生成依赖项-生成自定义-勾选CUDA...
1、打开VS,新建C++空项目 2、右击源文件->添加->新建项,选择CUDA C/C++ File,名称为main.cu 3、把下面的示例源码复制到main.cu中 Cuda示例代码 4、右击项目->生成依赖项->生成自定义,在弹出的对话框中选择CUDA 5、右击main.cu文件->属性->项类型改为CUDA C/C++(注意配置:Debug 平台:x64) 6、点击项目...
(1)首先测试CUDA安装是否成功,进入cmd,输入nvcc -V,得到的输出,如图所示,表示cuda安装成功, (2)之后,在进入CUDA的SDK实例安装目录,默认是C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3(该文件夹是隐藏文件夹,需要显示出来),显示隐藏文件夹的办法在下方链接:(3)在VS2017中打开Samples_vs2017.sln文件,等待...
模型训练好之后的部署,建议用C++性能更佳。下边给出vs配置opencv和libtorch的记录。 网上很多教程刚开始都让切release模式,博主最初因为没找到哪里切换,所以用的默认的debug模式。他们配置方法一样,其区别在于 Debug:调试版本,包含调试信息,所以容量比Release大很多,并且不进行任何优化(优化会使调试复杂化,因为源代码...
配置的大致思路是: 找到CUDA提供的VS模板插件 对这个存有模板的文件夹创建符号链接,链接至Visual Studio存放插件的文件夹下 更新VS的配置并重启VS 操作步骤 进入C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\Common7\IDE\Extensions目录,创建NVIDIA文件夹;然后进入NVIDIA文件夹,创建CUDA 11.3 Wizar...
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后面使用vs写代码: 创建空项目 配置CUDA依赖项 3.配置库(记住!!配置时先改为debug和x64,releas版本应该也是同理) 在包含库中加include文件夹的路径 在库目录中加lib\x64路径 4.配置静态链接库路径 右键项目 → 属性 → 配置属性 → 链接器 → 常规 → 附加库目录,添加以下目录: ...
配置VS2015。 任意新建一个空项目,然后配置属性管理器: 这里我是用CUDA的sample是的项目来做演示,然后配置64位的属性: VC++目录->包含目录中添加include路径: VC++目录->库目录中添加lib路径: 连接器->输入->附加依赖项添加lib文件名: 这要是这里标红的这几个库,其实可以到库目录里看见这些lib文件,远不止这...