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\NVID...
(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...
(7)项目右键--项目属性--CUDA C++--common--Target Machine Platform--选择平台(32位或64位) (1)添加新建项--vectorAdd.cu文件 前言 c++图像算法CUDA加速 c++图像算法CUDA加速--Windows下CUDA工具的下载与安装 1 VS环境配置 (1)新建空项目; (2)项目右键--项目属性--VC++目录--包含目录--CUDA的include(C:...
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" ...
%CUDA_LIB_PATH% %CUDA_SDK_BIN_PATH% %CUDA_SDK_LIB_PATH% 检查是否安装成功: 打开cmd,定位到图示位置。分别运行这两个程序deviceQuery.exe、bandwidthTest.exe ,result=pass则安装成功,否则就重新安装: 三、Hello World 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。
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...
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...
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。
2、Cuda Toolkit 4.0 3、CUDA Tools SDK 4.0 4、Visual AssistX 配置: (一)生成工具库 a、使用VS2010打开SDK_PATH \ c\common\cutil vs2010.sln, VS2010 选“Build|Batch Build…”,“Select All”,生成所有配置需要的lib.如果遇到“Can not open source file …”的错误,把文件夹的只读属性去掉。