· 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示: 02. 安装CUDA 12.2版本,配置环境 · 进入developer.nvidia.com/cu,下载CUDA12.2的Toolkit,在windows10系统下应该如下选择: CUDA12.x选择界面 · 使用VS的话直接全部勾选,记住安装路径即可。成功后在cmd窗口输入 nvcc -V 验证...
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。
· 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 · 添加环境变量到path中 · 下载并解压libtorch，记录其路径 · 在VS2022中新建console...
(7)配置CUDA和cuDnn环境:按顺序找到计算机的属性、高级系统设置、环境变量、系统变量、Path,添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\bin,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\CUPTI\lib\x64。 (8)验证CUDA和cuDnn:在CMD输入cd 和CUDA安装文件夹,...
cuda_12.1.0_531.14 cudnn-windows-x86_64-8.8.1.3 软件工具传送门: CMake:CMake下载 根据自己的系统下载对应的安装包,我是基于win10平台,所以是前面两项。 安装没有难度,一直点击确认就可以,只是有一个选项要勾选一下(配置环境变量)。 配置CMake环境变量。
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BUILD_opencv_world、OPENCV_DNN_CUDA等。遇到错误时，参考相关博主的解决方案，如检查CMakeDownloadLog.txt文件，下载缺失的库文件。最终，通过调试设置、添加包含和库...
安装完成后: 查看环境变量是否存在: 如果系统变量没有自动配置的话,需要我们手动配置。路径是根据前面是否自己有没有修改来指定。 **最后:**配置好环境变量后,我们检查下CUDA是否安装成功。 打开cmd输入 nvcc -V 或 nvcc --version 显示cuda_11.6成功下载完成!
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...