pytorch的环境搭建主要分为三部分 安装cuda、cudnn、pytorch 1. 安装CUDA10.2 首先进入Pytoch安装官网。然后出现下图所示的配置界面,这里主要是生成command语句,之后直接pip就行了 进入cuda安装官网,进去好像是这里还是后面我忘记了…反正有个地方要注册会员一大堆巴拉巴拉的东西,跟着他的要求走注册就行啦,注册完成后的...
1. 安装CUDA Toolkit:首先需要在你的计算机上安装NVIDIA CUDA Toolkit。访问NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载适合你操作系统的CUDA Toolkit,并按照提示进行安装。 2. 安装VSCode插件:在VSCode扩展商店中搜索并安装”CUDA”插件。这个插件提供了一些CUDA相关的功能和工具。 3. 创建CUDA项...
首先安装插件 Nsight Visual Studio Code Edition,此插件由 NVIDIA 开发,用于在 VSCode 中支持对 CUDA 代码的调试[1]。 编辑.vscode/launch.json 文件,输入如下内容,并修改其中 Python 解释器路径为正确值: { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Launch", "type": "python", ...
3.VSCode插件 Nsight Visual Studio Code Edition (此拓展能让cuda程序被调试,然而win下不能使用,所以加断点会报错) vscode-cudacpp (识别cuda语法,安装后.cu文件图标缺失可用Material Icon Theme解决) C/C++ (对C/C++进行支持) 4.VSCode配置 新建task配置,以下为我的例子 { "label": "CUDA: nvcc 生成活动文...
打开Anaconda Powershell Prompt，输入上图中蓝框内的代码，回车。此时将自动安装cuda和pytorch相关环境。等待完成安装即可。五、其他设置及测试 5.1 设置vscode的Python解释器 再次打开vscode，点击Ctrl+p 在上方的文本框输入 >python:select interpreter 点击选择解释器，可以看到当前电脑中有多个Python解释器，我们选择conda...
插件:vscode插件商店搜索cudacpp进行安装后,可支持语法高亮以及<<<>>>等cuda专用符号。 参考《VScode 为 *.cu文件 添加高亮及c++ intelligence相关操作的方法》,设置settings文件,添加文件cu后缀文件与cpp的关联:“files.associations”:{"*.cu":“cpp”}。设置完成后可支持cpp的语法高亮与跳转。
camke插件 配置 "cmake.debugConfig": { "miDebuggerPath": "/usr/local/cuda/bin/cuda-gdb", "cwd": "${workspaceFolder}" }, 调试控制台用 -exec ... 输入命令,切换thread。 命令前加''" 参考配置文件,不用什么坑爹的clandg .vscode/c_cpp_properties.json { "configurations": [ { "name": "...
下载python插件 5. 检验是否有python环境 首先创建一个文件夹 将文件python直接移到vscode软件中去 在python文件夹中创建一个test.py文件 4.运行python代码 运行结果如下 6.下载Pytorch第三方模块 Pytorch官网:https://pytorch.ac.cn/get-started/locally/ CUDA官网:https://developer.nvidia.com/cuda-downlo...
个人认为其语言支持(支持cuda)也更加丰富。有兴趣的可以去看一下,支持国人的开发。网址:https://xmake.io/#/zh-cn/ vscode安装xmake插件之后,可以很方便的做编译。注意需要先安装xmake,再安装该插件。 回到顶部 C/C++配置# 无论是Linux还是Windows,用户配置都放在.vscode下。这里说明一下用户配置和全局配置。用户...