之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

我们通常需要使用不同版本的opencv,这时候如果用cmake构建工程,直接指定本地编译好的路径就可以,在CMakeLists.txt中添加: set(OpenCV_DIR "/xxx/work/software/opencv3.2.0/build/") ok!

最近进行编译项目,但是项目中有很多可执行文件:每次编译起来比较费时,下面一组代码可以指定特定的编译目标进行编译,而不用编译所有目标: #!/bin/bash # 通过传递第一个参数,表示要编译的目标:由 --target rg 指定: if [[ "$1" == "-h" || "$1" == "--help" ]]; then echo "用法:传递一组编译目标用于指定特定目标:build.sh [编译目标1] [

概述 本文样式环境: win10+cmake 3.18 本文将介绍使用CMAKE配置项目输出目录和 LIbrary项目的输出目录 本文将介绍 cmake的file函数的基础用法之拷贝文件 重点, 这些设置一定要放在函数add_library或者add_executable之前 重点, 这些设置一定要放在函数add_library或者add_executable之前 重点, 这些设置一定要放在函数add_library或者add_executable之前 重点, 这些设置一定要放在函数add_li

$ mkdir ~/cpp-netlib-build $ cd ~/cpp-netlib-build $ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug \ > -DCMAKE_C_COMPILER=clang \ > -DCMAKE_CXX_COMPILER=clang++ \ > $HOME/cpp-netlib # we're assuming this is where cpp-netlib is. https://github.com/glynos/cpp-net

export CC=/usr/local/bin/gcc export CXX=/usr/local/bin/g++ cmake /path/to/your/project make

https://blog.csdn.net/iceboy314159/article/details/87829950

目录 用于执行CMake的.bat脚本 CMakeLists.txt和.cmake中的代码片段 判断平台:32位还是64位? 判断Visual Studio版本 判断操作系统 判断是Debug还是Release等版本 根据Debug/Release添加不同的库目录 Visual Studio属性与对应CMake实现方法 设定编译选项 SAFESEH报错 用了link_directory()但是链接不到库 Debug库带"d"后缀 在cmake中执行目录创建.拷贝文件等脚本 现代的CMa

目录 一.CMake简介 二.CMake典型示例 源代码 demo.cpp cmake脚本 CMakeLists.txt 编译流程 三.CMake常用命令 常用命令介绍 设置编译目标类型 指定编译包含的源文件 设置包含目录 设置链接库搜索目录 设置需要链接的库 根据链接库目录搜索 指定全路径 指定多个链接库 设置变量 条件控制 其他常用命令 四.复杂项目示例 多个目录,多个源文件,多个项目 五.常用变量 构建类型 指定构建类型 变量 常用变量 环境变量 系统信息 主要开关选项 六.参考资料 一.

实现应用自身被卸载时打开某一网址的c代码 MyActivity: public class MyActivity extends Activity { /** * Called when the activity is first created. */ @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.ma

▶ 参考[https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html] ▶ nvcc 预定义的宏 __NVCC__ // 编译 C/C++/CUDA 源文件是有定义 __CUDACC__ // 编译 CUDA 源文件时有定义 __CUDACC_RDC__ // 使用选项 --relocatable-device-code true 时有定义 __CUDACC_DEBUG__ // 使用选项 --device-debug 是有

1.cmake是什么? CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程).他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake. 谷歌从AndroidStudio2.2以上就添加了Cmake方式来编译NDK代码,并从NDK例子看出,默认编译的方式就是cmake方式.   2.谷歌官方的用cmake方式编译NDK的教程 谷歌从AndroidStudio2.2以上就添加了Cmake方式来

opencv3.2提供了cuda很好的支持,cuda的opencv接口,让用户想使用opencv那样去使用cuda,不用写cuda代码 一开始编译opencv有关cuda的代码,opencv 里samples文件夹里有cmakelist可以参考,但是试了之后出现一堆错误,于是去找编译cuda cmake脚本 后来发现cmake里已经自带FindCUDA.cmake了,find_package(CUDA)(注意是大写)就能够找到了,而且像平时那样 target_link_libraries(opt

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

最近想用cuda来加速三维重建的算法,就先入门了一下cuda. CUDA C 编程 cuda c时对c/c++进行拓展后形成的变种,兼容c/c++语法,文件类型为'.cu',编译器为nvcc.cuda c允许用内核函数来扩展c,调用时由N个不同的线程共执行N次.块内的线程可以通过共享存储器共享数据并通过它们的执行力来协调存储器访问,aka 通过调用__syncthreads()内部函数来指定内核中的同步点. 相比传统的cpp,添加了这么几个方面: 函数类型限定符 执行配置运算符 五个内置变量 变

工作环境 系统:macOS Mojave 10.14.6 CMake: Version 3.15.0-rc4 Hello,World! - 自定义编译选项 CMake 允许为项目增加编译选项,从而可以根据用户的环境和需求选择最合适的编译方案. 例如,可以将 MathFunctions 库设为一个可选的库,如果该选项为 ON ,就使用该库定义的数学函数来进行运算.否则就调用标准库中的数学函数库. (0) 初始化项目 $ mkdir hello $ cd hello $ mkdir math bui

最近研究了下NVIDIA Cuda Toolkit的编译环境,并且在xmake 2.1.10开发版中,新增了对cuda编译环境的支持,可以直接编译*.cu代码. 关于Cuda Toolkit相关说明以及安装文档,可参考官方文档:CUDA Toolkit Documentation. 下载安装好Cuda SDK后,在macosx上回默认安装到/Developer/NVIDIA/CUDA-x.x目录下,Windows上可以通过CUDA_PATH的环境变量找到对应的SDK目录,而 Linux下默认会安

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作.本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

去年十月份的时候尝试过配置caffe,真的是恶心到家,当时用的还是微软魔改的基于NuGet的caffe.现在这个项目退役了,接手的是原项目下的windows分支,虽然并不是很成熟,但是依然非常推荐在Win下疯狂受苦的各位试试. 先说明一下,目前(2017-01-24)由于各种原因,使用Visual Studio 2017 RC进行编译会引致各种各样的问题(从CMake到CUDA,没什么东西是能用的),因此不要轻易尝试,有兴趣的话可以看看这里. 使用预编译的二进制包 非常直接了当的做法,不需要便宜