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    Cmake大型项目设置指南(更新中)

    此篇文章会随时更新,最终目的为总结Cmake在大型项目中常见的用法。 前言 Cmake是跨平台构编译大型项目的工具,配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。...它是一个可自由使用和自由发布的Windows特定头文件和使用GNU工具集导入库的集合,允许你在GNU/Linux和Windows平台生成本地的Windows程序而不需要第三方C运行时库。...OpenCV的配置信息,如果提示找不到,我们则需要在CMAKE的生成命令中添加-DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/opencv。...这正是共享库所要求的,共享库被加载时,在内存的位置不是固定的。...cmake's auto search # - OFF: disbale CUDA # - /path/to/cuda: use specific path to cuda toolkit set(USE_CUDA

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    win7 64位下自行编译OpenCV2.4.10+CUDA toolkit 5.5的整个过程以及需要注意的问题(opencv+cuda并行计算元素的使用)

    由于之前一直在看OpenCV这个图像处理库的相关内容,所以先搜了一下看看OpenCV这个库有没有直接对CUDA加速进行支持的,我打开电脑一看OpenCV的dll库后面的后缀带了_gpu就直接贴了代码在那调试呢...编译有的库找不到,编译不成功。...以上是转载的内容,这里要说几个需要注意的地方: 1.本文中采用的是Cmake2.8.8版本,我用过2.8.12就会出现过很多本文中未提到的错误; 2.上文中提到的CUDA_BUILD_CBUIN”、“CUDA_VERBOSE_BUILD...(好像是这些),有些其实在Cmake配置和生成的过程中是找不到的,不过这并不影响结果,可以忽略; 3.关于tbb路径下x86和x64版本lib的选择问题:如果你的vs是32位的就选择x86的库,否则选x64...实际上,最后配置好了之后,还是各种问题,我觉的直接调用编译好的opencv加上cuda的库编程效率不是很好,通用性也存在问题。

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    详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式

    「上一篇教程:」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda 本篇教程我们主要讲解如何「编译并调用」之前我们写好的CUDA算子,完整的代码还是放在了...JIT编译的方法上一篇教程已经演示过了,只需要在python端添加load代码即可: import torch from torch.utils.cpp_extension import load cuda_module...需要在include_dirs里加上头文件目录,不然会找不到头文件。...set(CMAKE_CUDA_COMPILER "/usr/local/cuda/bin/nvcc") project(add2 LANGUAGES CXX CUDA) find_package(Torch...首先是找不到nvcc的路径,于是第3行先设置了一下,当然如果你删了也能跑那就更好。然后是找不到python的几个头文件,于是加上了第11行,同样如果你删了也能跑那就更好。

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    win10_opencv4.2_cuda11_vs2019 编译

    查看cuda11支持的vs版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html tmp.png...target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10,一种是网络下载安装,一种是独立安装包,建议第二个,可以反复装,而且不会有奇怪错误。...8,然后点击【Finish】完成config之后,然后找到 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 设置扩展模块的源代码路径【注意:是下级modules 目录!!!】...tmp.png ————第2阶段:使用vs生成lib库 这个时候去 build_opencv 这里目录下,双击打开 OpenCV.sln(VS2019工程文件), tmp.png Debug 版本...-9-0rc When using CMAKE to generate the project, change the CUDA_HOST_COMPILER parameter to: C:\Program

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    Ubuntu下安装cuda_Ubuntu下KDE的安装删除

    系列总目录 链接→ [系统配置、包/库安装、问题修复] 注意: Ubuntu18.04默认GCC-7,由于CUDA 9.x不支持GCC-7(下载页面没有对ubuntu18的支持),所以需要安装低版本的5...否则应安装10.0以上版本CUDA Nvidia显卡驱动与CUDA版本对应关系,显卡驱动版本越高,就可支持越高版本的CUDA,并对低等级驱动向下支持 安装步骤 查看是否安装了cuda # 法1 cat...步中环境变量切换CUDA版本 Cuda使用中的一些问题 cmake error,报错找不到cuda_cublas_device_library。...,要升级到高版本cmake才能让其主动找到对应文件。...经查其他博文,cuda10.2需要camke3.17以上。cmake升级参考cmake 升级,cmake下载时下那个源码包。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    yolov5部署之七步完成tensorRT模型推理加速

    最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在自己的电脑上通过...下载Cmake软件,利用Cmake软件编译生成yolov5的VS工程,测试并完成推理下面将从这个7个步骤,逐步进行解释,首先贴出我的环境: 系统 : WIN 10- cuda_10.2.89_441.22..._win10- cudnn-10.2-windows10-x64-v8.1.1.33- TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn7.6- OpenCV...总结 在中间的过程中可能会出现以下问题: 找不到dll,请检测自己的cuDNN,和TensorRT是否安装成功。- 如果有Assertion failed: engine !...- 如果CMake生成的yolov5的VS工程编译不通过,请检查自己的cuda, cuDNN, 以及TensorRT的版本。

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