1)在Anaconda Prompt中激活自己创建的虚拟环境 -> 输入命令conda list查看是否存在pytorch、torchvision、torchaudio、pytorch-cuda -> 若是存在,则安装成功。 2)在自己创建的虚拟环境中打开python -> import torch -> torch.cuda.is_available() ->返回ture则成功 -> 输入exit()python 5 利用 vs code 调用 ana...
右键项目→属性→ 配置属性→ VC++目录→ 包含目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1\common\inc 右键项目→属性→ 配置属性→ VC++目录→ 库目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolk...
(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...
右键点击我的电脑(此电脑) --> 属性 --> 高级系统设置 --> 环境变量, 查看CUDA路径是否已经在系统中, 如果没有记得添加上. 6.测试CUDA安装是否成功 利用(Win + R)-->cmd, 打开系统终端命令行, 输入 nvcc -V 如果你看到如下结果, 证明你的CUDA已经安装完毕. 7.利用Visual Studio 2019 进行CUDA程序开发 ...
打开vs2019,创建新项目,下拉找到cuda项目。填写项目名和选择项目路径。 打开项目后,找到工具–>选项–>文本编辑器–>文件拓展名, 新增扩展名 .cu 并将编辑器设置为:Microsoft Visual C++。 工具–>选项–>项目和解决方案–>VC++项目设置,添加要包括的扩展名".cu" ...
打开vs2019,创建新项目,下拉找到cuda项目。填写项目名和选择项目路径。 打开项目后,找到工具–>选项–>文本编辑器–>文件拓展名, 新增扩展名 .cu 并将编辑器设置为:Microsoft Visual C++。 工具–>选项–>项目和解决方案–>VC++项目设置,添加要包括的扩展名".cu" ...
1. VS环境配置:新建一个空项目。在项目右键，选择“项目属性”，然后在“VC++目录”下添加CUDA的include目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include）。接着，添加库目录，选择“VC++目录”下的“库目录”（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8...
1. 环境搭建 本人使用的是vs2019+cuda10.2; 安装的顺序最好是第一步安装好visual studio 2019,第二步安装(更新)自己的显卡对应的驱动,第三步安装与驱动版本号相匹配的cuda版本。 整个顺序的原因在于安装cuda时会检测driver是否兼容,并且安装cuda的最后会自动检测是否安装vs,以自动添加vs配置。
电脑重装&配环境记录（2）深度学习环境配置:GTX960M+CUDA9.0+cuDNN7.4 写在前面给自己：接上一篇...
完全放弃了DSP,来学CUDA,这个基本就是按照毕业设计来做了,所以应该会做很久,应该会写一系列博客,主要是和图像相关的,首先来看CUDA配置,这里主要说的是win10配置。我本来原先编译opencv的时候就用的是VS2015,所以这里也不装新的了,NVIDIA的驱动和CUDA我也是装过的,所以只说下大概的思路,其实这个和配置opencv的时候...