使用步骤: CMake配置并生成(CMake GUI: Configure + Generate) VS生成解决方案 NOTES: Visual Studio报错时,在输出搜索(Ctrl+F)并锁定错误所在及相关信息 先装Visual Studio再装CUDA 设置项目的C/C++常规/多处理器编译为 否(之前为是),可以解决“D8040 创建子进程或与子进程通讯时出错” 将配置从 Debug 改成...
使用Visual Studio+VisualGDB调试远程linux程序 需要工具： Visual Studio 2013或以上版本（以下简称VS） Vi...
最近需要管理比较多的CMake C++/CUDA项目, 而在Windows下Visual Studio的intellisense等功能相较于VS Code要强大许多, 但是CMake项目需要使用ninja这种快速编译工具来编译和运行, 而且VS Code的一系列功能可以极大的提升写代码效率, 于是就产生了奇怪的需求: 在使用Visual Studio的sln (solution) 进行代码编辑的同时使...
点击管理配置。 在CMake命令参数(CMake command argument)中写入: -DCMAKE_PREFIX_PATH="C:\\Users\\Think\\Documents\\Visual Studio 2019\\libtorch" (填入解压后的pyTorch路径,注意换成双反斜\\) 告诉CMake在哪里可以找到pyTorch。 输入后,Ctrl+S保存。如果你已经安装了CUDA,这时候应该显示CMake正常配置。如...
CMake配置: 1 Visual Studio 2017 x64 2 OPenCV4.5.4+OPenCV Contrib4.X 3将OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH设置为opencv_contrib_4.2.0.zip解包后的modules文件夹。 以下来自:opencv4.2.0-windows-cuda-源码编译 - 知乎 (zhihu.com),根据自己的情况做了部分修改 ...
以前开发 Linux 服务器的程序，会有通过 samba 进行文件保存，或者先在 windows 上编译测试，然后传到 ...
本PC环境的详细配置:Windows 10 16299.192 64-bit,Visual Studio Enterprise 2017 15.5.2,OpenCV-3.4.0-vc14_vc15,CMake 3.10.1,CUDA 9.0 开始正式介绍安装步骤: (1)下载并安装Visual Studio 2017。由于本PC上安装的是最新的Visual Studio 2017企业版,因此本人主要研究如何在最新版的VS上编译并部署opencv开发环境...
下载 Gromacs 2024.2 的编译源码，从提供的链接获取。下载完成后，解压缩源码，进入 build 目录，执行 cmake 命令进行配置。在 cmake 配置时，选择合适的 GMX_CUDA_TARGET_SM 参数，根据您的显卡选择 sm_35, sm_37, sm_50, sm_52, sm_60, sm_61, sm_70, sm_75, sm_80, sm_85, sm_...
5.使用 CMake 编译 OpenCV 勾选WITH_CUDA,否则使用 GPU 模块时会出现问题 重新生成解决方案 选择仅生成 INSTALL 添加环境变量D:\Programming\OpenCV\opencv\build\install\x64\vc15\bin 6.测试 CUDA 进入C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\bin\Hostx64...
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CUDA版本及安装路径 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 ...