先创建一个.cu文件,使用快捷键Ctrl + Shift + P 会自动在工作路径下生成.vscode目录,以及配置文件 打开配置文件,主要修改两个地方 处修改是为了方便可以不同手动添加各种头文件 处修改是为了在vscode中调用核函数处不会报错
VScode官方网站https://code.visualstudio.com/ 2.3 VScode安装 下载完成后,打开VScode 左侧扩展栏搜索Chinese,点击install,安装完成后重启,即为中文页面显示 继续搜索Python, ,点击install进行安装 这里建议首先安装VScode再接着安装CUDA和CUDNN 三、安装CUDA和CUDNN 3.1 CUDA简介 CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平...
vscode-cudacpp 代码高亮 Nsight Visual Studio Code Edition debug 配置文件 c_cpp_properties.json {"configurations": [ {"name":"Linux","includePath": ["${workspaceFolder}/**","/usr/local/cuda-10.2/include"],"defines": [],"compilerPath":"/usr/bin/clang","cStandard":"c11","cppStandard":...
1:安装vscode(略)2:安装Remote Dev插件 [汉化插件]3:使用类似xshell的功能、远程编辑文件配置免密登陆。vscode Remote Dev提供了三种远程开发(ssh,Docker,WSL),这里我们先讲解SSH… rubbing 配置教程| Windows下 VSCode + Remote-SSH: 优质IDE与远程服务器的联合 不会游泳 实战操作——VSCode如何远程调试代码 一、...
开发环境 本机(host): Win11 i5-1340P 无N卡 VSCode version: 1.86 远程(remote): Ubuntu 22.04 虚拟机 步骤 远程机安装CudaToolkit https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 按照自己的处理器架构/系统选择对应包,这里installer type选runfile/deb,为了偷懒节约时间,选runfile ...
前言 一、环境配置 二、具体步骤 1.Anaconda 2.Python 前言分享一个跑通的Mask R-CNN环境。一、环境配置在官方的文档中有如下说明: Requirement:Python 3.4, TensorFlow 1.3, Keras 2.0.8 and other common packages listed in requirements.txt 但我们的GPU为RTX 2060s,在之前做开发的时候装过Cuda 10.2,以此为...
容器配置环境 sudo docker run -it --gpu --name=zhl -p 8001:22 -p 8002:6000 -p 8003:6006 -v /data/zhl_docker:/data nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 sudo docker run --gpus all -it --name=zhl -p 8001:22 -p 8002:6000 -p 8003:6006 -v /data/zhl_docker:/data lamb...
NVIDIA在本月初发布了CUDA 11,但目前Tf还未支持,版本选择需要注意。 那么就开始吧! 目录 前言 Google Cloud Platform(GCP)的注册与虚拟机实例的设置 连接至虚拟机实例并配置GPU计算环境 配置服务器上的jupyter notebook 配置VScode上的remote-SSH以远程管理和运行代码 ...
VScode官方网站https://code.visualstudio.com/ 2.3 VScode安装 下载完成后,打开VScode 左侧扩展栏搜索Chinese,点击install,安装完成后重启,即为中文页面显示 继续搜索Python, ,点击install进行安装 这里建议首先安装VScode再接着安装CUDA和CUDNN 三、安装CUDA和CUDNN ...
1. vscode-cudacpp 代码⾼亮 2. Nsight Visual Studio Code Edition debug 配置⽂件 c_cpp_properties.json { "configurations": [{ "name": "Linux","includePath": ["${workspaceFolder}/**","/usr/local/cuda-10.2/include"],"defines": [],"compilerPath": "/usr/bin/clang","cStandard": ...