由于最新的visual studio版本已经来到了vs2022,但相应的cuda版本肯定也需要是最新的。这里选取vs2019和cuda11的搭配,如果选择安装vs2022,在下载cuda版本后,需要查看cuda版本中是否有相匹配的visual studio integration文件,否则不能配置成功。 安装英伟达驱动 进入驱动下载界面,根据自己的显卡型号,选择合适的显卡驱动。 注意...
在工程名上点击右键,选择添加——新建项。在新建项对话框中选择CUDA11.x,在右侧选择CUDA 11.x C/C++ File 文件名修改为main image.png 复制下代码到main.cu,运行 #include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include<iostream>__global__voidVecAdd(int*A,int*B,int*C){inti=threadIdx...
Visual Studio配置CUDA的步骤: 参考上一节Opencv的配置方式,将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include添加至头文件目录,将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64添加至库文件目录。 4、配置Onnxruntime ...
VisualStudio2019下配置CUDA10.1+TensorFlow- GPU1.14.0 环境 Windows 10 64位 Python 3.7 1. 安装 Visual Studio 2019 VS号称宇宙最强IDE，接触以来从未让⼈失望过，可直接在下载。从 Visual Studio 2017 开始，就集成了Python模块⽤于对机器学习的⽀持，其安装⽅式也新增了在线安装，安装时...
Visual studio 2019 community PCL 1.11.1 flann 1.9.1 需要严格按照这个配置来,因为CUDA windows上面的有BUG,CUDA10.1 和10.2均无法完美编译 同时这个编译不带VTK的(我不用显示) 首先编译flann 可以不选cuda 编译生成flann_s_cpp.lib 过后下载PCLall in one( 利用里面的eigen和boost,有需要的话vtk也可以用) ...
Visual Studio配置Cuda 1.下载显卡支持版本的cuda 2.安装cuda,注意环境变量中是否添加cuda 3.C++项目右键->生成依赖项->生成自定义中勾选cuda
Visual Studio——配置OpenCV+CUDA开发环境,一般笔记本的GPU都默认装好了NVIDIA的驱动,因此只需要下载CUDA和cudnn即可,CUDA版本需要低于NVIDIA版本。
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
记录一下我自己的配置过程,防止以后忘记 其中一种方法是可以在创建项目时使用CUDA自带的教程程序,把自带的代码删掉就可以写自己的了,但是这种方法好像只能把代码写到一个文件中。 所以我又找了从头开始配置项目的方法 首先创建新的空白项目 右键项目>>属性>>平台选择x64 ...
Visual Studio IDE环境下利用模板创建和手动配置CUDA项目教程,目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题。1cuda5.5的下载地址,官方网站即可:https://developer.nvidia.c