vs2022配置CUDA环境时, 网上的教程说要把 MSBuildExtensions 里的内容拷贝到Programsx86的MSBuilid 环境中, 尝试不成功。 根据vs2022生成失败的提示,把MSBuildExtention里的内容放到C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\Msbuild\Microsoft\VC\v170\BuildCustomizations 中即可成功。
05. VS2022+libtorch环境配置 06 测试:运行MNIST神经网络 01. 安装/更新Geforce驱动 · 下载安装Geforce Experience:nvidia.com/zh-tw/geforc 驱动更新页面 · 如上图,将驱动更新到最新版本(我更新了,不知道是不是必要的步骤) · 打开cmd,输入 nvidia-smi ,检查CUDA支持的版本是否达到12.2,是的话应该如下图所...
( CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -Xcompiler=${OpenMP_CXX_FLAGS}" ) message ( STATUS "MSVC=${MSVC}" ) if ( MSVC ) set_property( DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} PROPERTY VS_STARTUP_PROJECT ${PROJECT_NAME} ) endif() add_executable ( ${PROJECT_NAME} main.cu ) set_...
CUDA_SDK_PATH C:\CUDA\CUDA Samples\ (注:这个路径一定要根据自己的SDK位置进行调整,不要随便copy网上的) 这时可以再次用set cuda 看看,如下图 -7 这样之后环境便配置好了,可以运行一个例子来试试,或者直接在控制台来运行C:\NVIDA CUDA\CUDA Samples\Bin\win32\Release下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe...
· 下载安装Geforce Experience： nvidia.com/zh-tw/geforc...· 更新驱动到最新版本 · 使用cmd检查CUDA版本是否达到12.2 · 安装CUDA12.2的Toolkit，并配置环境变量 · 运行bandwidthTest.exe与deviceQuery.exe验证安装 · 在官网下载对应CUDA版本的CUDNN · 将lib，include，bin文件夹复制到指定位置...
编译前需要安装Visual Studio 2022社区版和CUDA/CUDNN，注意两者版本要对应。安装过程中，可能需要注册Nvidia账号并开通开发者权限，尽管过程可能繁琐，但耐心等待即可。编译过程中遇到下载问题，可通过修改链接和使用迅雷等工具解决。将OpenCV和opencv-contrib解压到opencvbuild目录，使用CMake配置编译选项，如...
以源码编译的方式安装OpenCV与相应的Contrib扩展模块,但是不使用CUDA的相关功能(我的机器上没有配置CUDA的开发环境,所以无法编译CUDA相关的文件) 使用HTTP代理解决CMake的Configure、Generate阶段的文件下载失败问题,而非手动下载必要文件。 使用新建配置文件的方法在VS2019上配置OpenCV开发环境,后续工程直接导入已有的配置文件...
然后配置OpenCV_DIR指向 opencv/build 目录 2.5 mxnet 下载源码https://github.com/apache/mxnet,且到1.9.1分支 3.生成 使用cmake生成编译工具链 cmake-DUSE_CUDA=1-DUSE_CUDNN=1-DUSE_OPENCV=1-DUSE_OPENMP=1-DUSE_BLAS=open-DUSE_LAPACK=1-DUSE_DIST_KVSTORE=0-DCUDA_ARCH_LIST=Common-DCUDNN_LIB...
1> [CMake] CMakeCUDACompilerId.cu 1> [CMake] CMakeCUDACompilerId.cu 1> [CMake] 1> [CMake] C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing 1> [CMake] Toolkit\CUDA\v11.6\include\crt/host_config.h(160): fatal error C1189: 1> [CMake] #error: – unsupported Microsoft Visual Stu...