{ "label": "CMAKE CONFIDURE TO Build", "type": "shell", "command": "cmake"...
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 生成活动文件", "type": ...
然后就是opencv的测试验证,也整理测试了可用的.vscode中的json文件,这里总结一下,在安装编译的过程中选择合适合理的版本是非常重要的,例如MinGW64的版本以及Opencv,CMake的版本,需要对Opencv的源代码有一个大致的了解,需要使用那些库等等(例如:pthread库,在MinGW中就没有,必须下载MinGW64)...
默认安装在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8,注意下图两步,其他默认。 2、cudnn 8.9.7 下载地址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 解压后: dll 放到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin lib 放到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v...
在Windows系统下,Visual Studio的文件路径为"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio",而在Linux系统下,可以使用VS Code进行开发,其默认安装路径为"/home/username/VSCode/"。根据具体的需求和操作系统,选择合适的Visual Studio版本和工具,以便进行各类软件开发工作。
要编译大部分代码,需要 Visual Studio Community 2022 Build Tools。安装时需要包含 C++ 和 Python 模块。我安装了所有模块。您可以在此处获取:https://visualstudio.microsoft.com/downloads/。这不包含在 VSCode 中,必须单独安装。 安装NVIDIA CUDA Toolkit 12.6 ...
windows上编译opencv使用cuda加速dnn模型推理环境资源准备软件安装Opencv源码下载CUDA资源准备进行编译cmake构建配置编译选项编译项目 环境资源准备本次编译环境是在windows11上使用VS2022+Cmake进行编译的。 硬件环境GPU:笔记本端的RTX3060软件环境:Windows11 Visual Studio 2022 专业版 cmake-3.25.2需要准 ...
至此,配合 vscode 就可以像在原生 Linux 下面做开发一样 磁盘挂载,支持 ext4 传送门:https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/wsl2-mount-disk Powershell 执行 查看已挂载的磁盘: GET-CimInstance -query "SELECT * from Win32_DiskDrive"
从NVIDIA官网,cuda11.3安装界面。 Bing国际版搜cuda11.3 第一个 依次按步骤执行 如遇到下载失败,自行删除失败文件,重新下载 deb (local)成功率最高,不建议尝试deb (network)和runfile loacl,安装过程稍慢,请耐心等待,不要Ctrl C终止或关闭终端。 安装完成之后,加入到环境变量,可用gedit或vim编辑,vim可用sudo apt ...
CMake是一个跨平台的开源构建工具,用于管理软件构建过程。它可以自动生成与平台相关的构建文件(如Makefile或Visual Studio项目),从而实现跨平台的构建。 execute_process是CMake中的一个命令,用于在构建过程中执行外部命令。它可以用于执行任意的命令行操作,如编译、运行脚本、复制文件等。