请教:CUDA程序出现错误nvcc fatal: Could not open input file [问题点数:50分,结帖人shl6894]

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cuda 8.0 安装 nvcc -v错误
小白求教,电脑显卡 NVS5400M 安装cuda8.0后,配置好环境变量,在CMD中运行<em>nvcc</em> -v 结果如下: <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> <em>fatal</em> : No <em>input</em> <em>file</em>s specified; use option --help for more information 请问如何解决?
安装PSPNet 遇到error:nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated
一颗行走的大白菜 问题描述 在编译PSPNet 时遇d到error: <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to s...
nvcc fatal : A single input file is required for a non-link phase when an outputfile is specified
参考:https://www.jianshu.com/p/1dc40d2b78c8<em>nvcc</em> <em>fatal</em> : A single <em>input</em> <em>file</em> is required for a non-link phase when an output<em>file</em> is specified具体的警告和报错是这样的:CMake Warning (dev) in ad-census_generated_main.c...
python用GPU的CUDA加速时报错:nvcc fatal : Cannot find compiler 'cl.exe' in PATH
解决方法: 将cl.exe的路径添加到环境变量的path中然后重启计算机(重启才会生效)
nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be remov
1、问题: 执行: $ make all -j8 <em>出现</em>如下提示: <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to supp...
matconvnet 编译错误 : nvcc fatal '-DNEDBUG': expected a number
matconvnet 编译<em>错误</em> 按方法Win10安装MatConvnet和Window环境MatConvNet安装编译cpu 版本matconvnet 通过,但gpu版本报错,如下 <em>错误</em>信息为 <em>nvcc</em> <em>fatal</em> : ‘-DNEDBUG’: expected a number 网上并示找到相关<em>错误</em>信息,虽然它说 参数’DNDEBUG’需要一个数。只在vl_compilenn.m 341行找到参...
A single input file is required for a non-link phase when an outputfile is specified
A single <em>input</em> <em>file</em> is required for a non-link phase when an output<em>file</em> is specified这里面多了一个 /<em>nvcc</em> -std=c++11 -c -o psroi_pooling_op.cu.o psroi_pooling_op_gpu.cu.cc -I D:\ProgramData\Miniconda3\envs\py...
解决nvcc找不到的问题(Ubuntu16.04 CUDA 8.0)
最近在linux上安装了<em>CUDA</em> 8.0,但是在安装pycuda时却提示找不到<em>nvcc</em>命令。 在terminal中输入<em>nvcc</em>,也是提示找不到command。但是可以确定的是,<em>CUDA</em>8.0,以及nvidia-cuda-toolkit已经从官方网站下载并正确安装。 于是网上找了教程,说是需要在terminal中输入sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
cuda8.0使用nvcc编译程序出现warning:The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated的解决办法
初学<em>CUDA</em>,使用的NVIDIA显卡是Tesla K80, 安装的是cuda8.0 写了一个简单的测试<em>程序</em>,使用<em>nvcc</em>编译,指令如下: <em>nvcc</em> cudaPrintDeviceInfo.cu -o cudaPrintDeviceInfo 本以为会很顺利地生成执行文件。但还是<em>出现</em>了warning: <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and '
CUDA 安装失败 卡在65%处报错,提示不能创建chrome_elf.dll
<em>出现</em>这个问题,应该是系统的问题,换一个系统版本安装吧
nvcc fatal : Cannot find compiler 'cl.exe' in PATH
我在测试使用Matlab2018a并行gpu计算编程步骤,安装从英伟达官网下载的 cuda_9.2.148_win10 开发环境是VS2017,勾选安装  适用于桌面的 VC++ 2015.3 v14.00 (v140) 工具集   1.安装结束后,我们在计算机上点右键,打开属性-&amp;gt;高级系统设置-&amp;gt;环境变量,可以看到系统中多了<em>CUDA</em>_PATH和<em>CUDA</em>_PATH_V9_0两个环...
nvcc fatal : redefinition of argument 'std'
如题,近日在cmake编译一个依赖Dlib的<em>程序</em>时报错<em>nvcc</em> <em>fatal</em> : redefinition of argument 'std' 检索发现一个解释的比较靠谱的回答,简单总结如下: 主要原因: <em>CUDA</em>_NVCC_FLAGS的编译参数中重复<em>出现</em>-std=c++11 解决办法: 找到dlib-19.x/dlib/CMakeLists.txt文件中list(APPEND <em>CUDA</em>_NVCC...
Caffe-GPU编译问题:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
解决方法:将build_win.cmd中的<em>CUDA</em>_ARCH_NAME=Auto改成<em>CUDA</em>_ARCH_NAME=Kepler然后<em>出现</em>新的报错,说.caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\include\boost-1_61\boost\config\compiler\<em>nvcc</em>.hpp里的22行C1017<em>错误</em>,找到这个文...
nvcc fatal : A single input file is required for a non-link phase when an output file is specified
正在执行自定义生成步骤 <em>nvcc</em> <em>fatal</em> : A single <em>input</em> <em>file</em> is required for a non-link phase when an output <em>file</em> is
Matlab通过mex调用CUDA的方法
最近有使用Matlab通过mex调用<em>CUDA</em>加速视频处理的需求,于是折腾了一下,网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭,却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试,本人终于成功编译运动了了matlab的mex<em>CUDA</em>例程:mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境:Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中Cuda依赖Visual Studio、Mat
ould not set up the env for vs using 'C:/Program Files (x86)/../vcvars32.bat
抱歉,因为题目长度的问题,所以只能进行缩写了。 在笔者进行PCL环境编译的时候,发现报错:<em>nvcc</em> <em>fatal</em>   : <em>Could</em> not set up the environment for Microsoft Visual Studio using 'C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 10.0/VC/bin/../../VC/bin
CUDA NVCC 安装指南
<em>CUDA</em>2.3 X32 + Windows XP 32bit + Visual Studio 2005 + Visual assist安装指南 1. 安装<em>CUDA</em> Driver,toolkit,SDK
windows+python3.5+anaconda编译(安装)text-detection-ctpn项目心得
此项目用于中文OCR,项目地址https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn。该项目基于linux平台,采用python2.7,因此在windows下想要玩转有无数大坑。setuprequirements: tensorflow1.3, cython0.24, <em>open</em>cv-python, easydict,(recommend to insta...
vi- mean:nvcc fatal : redefinition of argument 'std'
(  set (<em>CUDA</em>_NVCC_FLAGS &quot;${<em>CUDA</em>_NVCC_FLAGS} ......................................................  )从CMakeList.txt中删了就好了。
chrome 缺少chrome_elf.dll
电脑又一次莫名其妙的<em>出现</em>这个问题,上次怎么解决的又忘了,有去百度浪费了不少时间,这次就来做个笔记吧 网上说下载 chrome_elf.dll文件复制到下面的目录中,不过我是直接把chrome安装目录里面的 chrome_elf.dll文件拷过去的 看到文献说不同系统复制到不同的文件夹名录中,我的系统是64的,但是我要复制到System32中才可以,不知道是不是因为chrome是32位的 32...
基于CUDA的Theano GPU加速环境配置 GPU没有反应。。。求解答。。
spyder下面的theano运行不能连接gpu,一直是cpu,不知哪里<em>出现</em>问题,求高手解答。。。。 测试用例: from theano import function, config, shared
解决类似nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated....等问题
编译GPU-caffe时会<em>出现</em><em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning)类似的问题,这是由
nvcc fatal :redefinition of argument "compiler-binder"
在centos 6.4 的64位系统下,装了cuda 5.5 版本,安装完成之后显示 dirver ,toolkit,什么的都安装了。环境变量也添加了 在cmake 之后,点make的时候,显示出错了
CUDA编译出错,nvcc fatal : Unknown option 'fpreprocessed'
cmake_minimum_required(VERSION 2.8) PROJECT(FIRST_<em>CUDA</em>) find_package(<em>CUDA</em> REQUIRED) find_package(OpenCV 3.0 REQUIRED) set(<em>CUDA</em>_NVCC_FLAGS -arch=compute_60;-code=sm_61;-G;-g) include_directories($...
CUDA nvcc -v 错误
<em>CUDA</em> 测试 版本  使用命令 <em>nvcc</em> -v <em>出现</em><em>错误</em> 此时需要 使用命令 <em>nvcc</em> --version
无法启动此程序,因为计算机中丢失chrome_elf.dll。尝试重新安装该程序以解决此问题
问题: 无法启动此<em>程序</em>,因为计算机中丢失chrome_elf.dll。尝试重新安装该<em>程序</em>以解决此问题 如下图:       解决: 看下C:\Windows\SysWOW64下没这个文件   没有的话下载chrome_eft.dll          http://www.gezila.com/ruanjian/xitong/100654.html 把chrome_eft....
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_11'
使用VS编译OpenCV编译源代码时候,对Cmake生成的工程文件编译,会<em>出现</em> <em>nvcc</em> <em>fatal</em> : Unsupported gpu architecture 'compute_11' 问题。原因是<em>CUDA</em>7.5不支持较为古老的显卡版本,因此1.1,2.0,2.1,之类的显卡选项是多余的。
chrome 缺少chrome_elf.dll文件下载
chrome 打开提示缺少chrome_elf.dll文件 需重装(然并卵),所以上传一个以备不测 相关下载链接://download.csdn.net/download/weixin_4110057
Win10 X64安装CUDA后使用nvcc -V报错
Win10 X64,处理器i5-7200,GPU:NVIDIA GF930MX <em>CUDA</em>版本:cuda_10.0.130_411.31_win10.exe 参考网上教程,https://blog.cs
chrome.dll
Chrome浏览器内部核心修复文件。 f
MatConvNet解读:pool_gpu.cu
文件位置:matconvnet-1.0-beta20\matlab\src\bits\impl\pooling_gpu.cu这里摘抄了一小段,这段代码主要是完成pooling层的反向计算,其实pooling层的反向计算就是直接把残差映射到最大值的那个位置,下面是实现E:\code\20160820_matconvnet\matconvnet-1.0-beta20\matlab\src\bits\i
VS 2008 Setup Project Build 出现 ERROR: Could not create the file,发现是Chrome 启服务Software Protection的导致。
在用Win7 64位 VS 2008 创建的Setup Project 进行 Build,在编译时<em>出现</em> ERROR: <em>Could</em> not create the <em>file</em> 'C:\Users\UserName\AppData\Local\Temp\VSIBBC7.tmp' '拒绝访问。'  然后转换到安全模式下,发现能正常Build。 再转换到一般模式下,挨个试我平时打开的<em>程序</em>,最后发现当打开C
chrome 缺少chrome_elf.dll文件
chrome 打开提示缺少chrome_elf.dll文件 需重装(然并卵),所以上传一个以备不测
no input file specified 解决方法
apache No <em>input</em> <em>file</em>specified,今天是我们配置apache RewriteRule时<em>出现</em>这种问题,解决办法很简单如下 打开.htaccess 在RewriteRule 后面的index.php教程后面添加一个“?” 完整代码如下 .htaccess RewriteEngine on RewriteCond $1 !^(index.php|images...
Caffe-GPU编译问题:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
环境: Ubuntu 16.04  OpenCV 3.3 Cuda 9.0 编译<em>出现</em>问题 NVCC src/caffe/layers/bnll_layer.cu <em>nvcc</em> <em>fatal</em> : Unsupported gpu architecture 'compute_20' Make<em>file</em>:594: recipe for target '.build_release/cuda/
关于nvcc fatal : Value 'sm_20' is not defined for option 'gpu-architecture'的问题
关于<em>nvcc</em> <em>fatal</em> : Value ‘sm_20’ is not defined for option ‘gpu-architecture’的问题先说明配置Ubuntu16.04 + <em>CUDA</em>9.0,GeForce 820M我是在运行<em>CUDA</em>代码的过程中遇到的这个问题,采用<em>nvcc</em>编译时报错<em>nvcc</em> <em>fatal</em> : Value ‘sm_20’ is not defined for option
【代码问题】MatConvNet+VS2017编译找不到cl.exe错误
用vl_compilenn做普通的CPU编译报错: 'cl.exe' 不是内部或外部命令,也不是可运行的<em>程序</em> 或批处理文件。 <em>错误</em>使用 vl_compilenn&gt;check_clpath (line 656)Unable to find cl.exe 环境:Win10+VS2017+Matlab2017b+MatConvNet1.25 很明显是找不到cl.exe的位置 将...
【问题解决】__nvcc fatal : The version ('10.0') of the host compiler ('Apple clang') is not supported__
简直太太太激动了! 本来在mac上安装GPU版的pytorch,然后在安装CUBA时报出了这个<em>错误</em>: <em>nvcc</em> <em>fatal</em> : The version (‘10.0’) of the host compiler (‘Apple clang’) is not supported 然而非常致命的是我的mac版本是10.14 Mojave, 本来博客主给的解决方法是 (1)下载Command L...
CUDA报错不能加载模块求解决
如图,本人萌新。玩 rainbowcrack,用到cuda加速版本的时候报错不能加载模块。此模块在系统信息里面找到了,应该不是缺少模块。彩虹表经测试没有问题。由于没有接触过<em>CUDA</em>方面的知识,有点摸不
cannot open input file 'xx.cu.obj'
<em>CUDA</em>编译时<em>出现</em>很烦人的这个问题:A single <em>input</em> <em>file</em> is required for a non-link phase when an output<em>file</em> is specified 看命令行往往都不能发现什么问题 最好的办法: 用记事本打开.vcproj这个文件 会发现链接库那些地方的目录是有问题的 以这次为例  就发现了很多"&quot;"这
ubantu16.04安装caffe,最后运行测试的时候出现问题,求高手解答
CXX src/caffe/layers/cudnn_pooling_layer.cpp CXX src/caffe/layers/spp_layer.cpp CXX src/caffe/layers/relu_layer.cpp CXX src/caffe/layers/<em>input</em>_layer.cpp CXX src/caffe/layers/scale_layer.cpp CXX src/caffe/layers/bias_layer.cpp CXX src/caffe/layers/cudnn_lcn_layer.cpp CXX src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cpp CXX src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cpp CXX src/caffe/layers/split_layer.cpp CXX src/caffe/layers/inner_product_layer.cpp CXX src/caffe/layers/reshape_layer.cpp CXX src/caffe/layers/threshold_layer.cpp CXX src/caffe/layers/concat_layer.cpp CXX src/caffe/layers/tanh_layer.cpp CXX src/caffe/layers/embed_layer.cpp CXX src/caffe/solver.cpp CXX src/caffe/internal_thread.cpp CXX src/caffe/solvers/nesterov_solver.cpp CXX src/caffe/solvers/adam_solver.cpp CXX src/caffe/solvers/adagrad_solver.cpp CXX src/caffe/solvers/adadelta_solver.cpp CXX src/caffe/solvers/rmsprop_solver.cpp CXX src/caffe/solvers/sgd_solver.cpp CXX src/caffe/data_transformer.cpp CXX src/caffe/blob.cpp NVCC src/caffe/util/math_functions.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/util/im2col.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/split_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/cudnn_softmax_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/cudnn_lcn_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/bias_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/prelu_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/crop_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/contrastive_loss_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/log_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/hdf5_data_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/power_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/tanh_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/absval_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/softmax_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/elu_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/scale_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/slice_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/im2col_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/conv_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/layers/cudnn_lrn_layer.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). NVCC src/caffe/solvers/nesterov_solver.cu <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). <em>nvcc</em> warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0 CXX/LD -o .build_release/test/test_all.testbin src/caffe/test/test_caffe_main.cpp .build_release/tools/caffe make: .build_release/tools/caffe: Command not found Make<em>file</em>:532: recipe for target 'runtest' failed make: *** [runtest] Error 127 minglei@minglei:~/caffe$
【OpenVINO】Permission denied: .\\frozen_darknet_yolov3_model.bin
在将tensorflow的pb文件转换成OpenVINO支持的tensorflow IR文件时报错 PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Program Files (x86)\\IntelSWTools\\<em>open</em>vino\\deployment_tools\\model_optimizer\\.\\frozen_darkne...
完美解决cuda安装 could not find compatible graphics hardware问题
为安装tensorflow-gpu,真是踩了很多坑。我的笔记本安装cuda10.0没问题,但是tensorflow-gpu怎么也安不上,放弃。改安装cuda9.0但是显示找不到图像硬盘,遂youtube翻到解决方案。 设备管理器–显示适配器–详细信息–硬件id中找到硬件id,保存到一个txt文件中备用。 <em>出现</em>cuda安装问题的页面不要关,最小化。找到cuda/display.driver文...
使用caffe的问题,求助
运行caffe.Net的时候<em>出现</em>如下<em>错误</em>: Traceback (most recent call last): File "examples/ssd_py/ssd_web.py", line 67, in net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST) RuntimeError: boost::<em>file</em>system::remove: Permission denied: "/home-2/wliu/data/VOCdevkit/results/VOC2007/SSD_300x300/Main" 为什么运行net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST)需要创建文件夹/home-2/wliu/data/VOCdevkit/results/VOC2007/SSD_300x300/Main呢?应该怎么解决
cuda程序编译出错: skipping incompatible /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.5
编译cuda<em>程序</em>时报错: /usr/bin/ld: skipping incompatible /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.5/../../../libGL.so when searching for -lGL /usr/bin/ld: skipping incompatible /lib/libGL.so when searching
地址重写 No input file specified的解决方法
把项目文件删除后,重新访问<em>出现</em>以下页面apacheNo <em>input</em> <em>file</em> specifiedapache No <em>input</em> <em>file</em>specified,今天是我们配置apache RewriteRule时<em>出现</em>这种问题,解决办法很简单如下打开.htaccess 在RewriteRule 后面的index.php教程后面添加一个“?”完整代码如下.htaccessRewriteEngine onR...
ERROR: a 'NAMESPACE' file is required 的解决方案
在利用R自己写一个R源文件的时候,具体参见上一篇博文,<em>出现</em> 解决方案相关网页: http://stackoverflow.com/questions/17196225/error-a-namespace-<em>file</em>-is-required http://stackoverflow.com/questions/10239213/working-with-package-wit
fatal singal 11
当看到这个error信息,首先是百度,后边结合自己的解决方案和论坛说法:<em>出现</em>这个<em>错误</em>主要是多线程操作的缘故。 遇到的情景:   1.客户方遇到的一个问题:集成公司的音视频能力。两个端建立视频通话,然后挂断,这样反复操作几次。<em>程序</em>会在一次挂断后奔溃,log(......<em>fatal</em> singal 11....);    分析:每次都是挂断后奔溃,则定位是挂断后的处理代码的问题。      解决...
报错: nvcc fatal : Path to libdevice library not specified
实验室有台机器的环境估计是弄乱了, 执行如下命令的时候: pip install --verbose --no-cache-dir torch-scatter 报错如下: unable to execute '/usr/local/bin/bin/<em>nvcc</em>': No such <em>file</em> or directory error: command '/usr/local/bin/bin/<em>nvcc</em>' f...
windows安装cuda后无法找到nvcc命令的解决&cuda补丁相关
环境变量: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\<em>CUDA</em>\v9.0\libnvvp; C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\<em>CUDA</em>\v9.0\bin; 手动添加环境变量: 讲上述地址添加到PATH后面 如果想让环境变量立即生效,那么打开“命令提示符”,输入 set PATH=c: 然后输...
想调试cuda程序,配置EmuDebug模式出错
我想按照《深入浅出》这篇文档进行cuda 的仿真模拟,希望能够用调试cuda<em>程序</em>。 原文如下: 如果想要使用软件仿真的模式,可以新增两个额外的设定: o EmuRelease 模式:"$(<em>CUDA</em>_B
WIN10系统下CUDA8.0以及CUDA5.1配置教程
01 为什么要下载<em>CUDA</em>8.0? 随着GPU的迅速发展,从9系列到10系列再到目前的20系列,GPU能够完成越来越多的计算任务,甚至已经超越了CPU的计算性能,因此显卡厂商NVIDIA发布了一种新的并行计算架构,<em>CUDA</em>(Compute Unified Device Architecture),通过使用GPU来加速复杂的计算问题,例如深度学习网络框架。研究证明,<em>CUDA</em>的使用能够提升网络框架学习...
请问关于nvcc编译的问题~~~
一个<em>CUDA</em>的源文件是通过<em>CUDA</em>fe分离成cpu端和gpu端代码的吧,cpu端的代码就直接通过vs的c编译器编译成了.obj文件吗?然后gpu端的代码通过<em>nvcc</em>编译器后生成了什么文件啊?gpu端生
no input file specified 的解决方案
提示No <em>input</em> <em>file</em> specified的解决方法 (一)IIS No<em>input</em> <em>file</em> specified 方法一:改PHP.ini中的doc_root行,打开ini文件注释掉此行,然后重启IIS 方法二: 请修改php.ini 找到 ; cgi.force_redirect = 1 去掉前面分号,把后面的1改为0 即
cmake编译后出现无效指令/Wno-deprecated报错
解决方法一: 打开项目—&gt;属性—&gt;c/c++—&gt;命令行删除其他选项中的/Wno-deprecated 方法二:如果其它选项中没有/Wno-deprecated,则查看cmakelist.txt文件中的add_definitions是否存在/Wno-deprecated,如果有则删除重新编译 ...
fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“.\Debug\matrixMul.cu.obj”
你好! 我编的cuda代码在visual studio 2008 emudebug模式下可以运行,但是在debug模式下就会<em>出现</em> <em>fatal</em> error LNK1181: 无法打开输入文件“.\Deb
【matconvnet】故障排除:Error using mex nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_52'
在matlab中编译matconvnet的时候<em>出现</em>了“Error using mex <em>nvcc</em> <em>fatal</em>   : Unsupported gpu architecture 'compute_52'”这个<em>错误</em>,怎么办呢? 环境:ubuntu 14.04,matlab2014a, 师兄们装好了cuda之类的东西,之前用着都没问题。 然后我新下载了一个matconvnet,1.7版的,要编译一个G
解决darknet编译中nvcc fatal : Path to libdevice library not specified问题
尝试各种方法未果(添加cuda lib路径) 最后使用一个暴力的方法,在编译文件里将<em>nvcc</em>换成<em>nvcc</em>原地址/usr/local/cuda-9.0/bin/<em>nvcc</em> 编译成功
This is a non-fatal error, but certain annotation metadata may be unavailabl
为什么80%的码农都做不了架构师?&gt;&gt;&gt; ...
用Pycharm调试TensorFlow模型报错解决办法
本人在用Pycharm调试Yolo3模型时,报错,<em>错误</em>如下:调试2018-04-18 15:12:10.265921: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: C...
2019-02-21 18:36:53.481823: E C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\3 6\tensorflow\stream...
UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. Cou...
PyNio读取数据出现file format not supported or file is corrupted
ncl 转到python平台已经有一段时间了,从安装到读文件,真的是步步艰辛哪!摸索许久,也终于有了点心得,以前在这个平台得到许多帮助,现在作为第一批吃螃蟹的人(不是第一批也算比较早吧!),我也来贡献一下自己小小的力量吧! 1、就目前来说,PyNIOn ,PyNGL这两个包只能安装在linux系统下,与python能不能安装在windows下无关,即使是VS下的powershell即使有着类...
机械革命s1(双显卡笔记本)安装cuda10.2并使用pycuda、xgboost测试GPU计算效率(附Colab, Kaggle, BaiduAIStudio性能测试对比)
硬件配置: 机型:机械革命s1,2018年 CPU:i7-8550U GPU:Nvidia Geforce MX150(满血版),2G显存 内存:单条16g (自己更换的) 软件信息: <em>CUDA</em>:v10.2.89 Display Driver:441.66 1. 引言 最近做机器学习,想测试一下自己的顶配轻薄本上的MX150独显,相比cpu和集显来讲,到底能有多少提速。因此就...
NVIDIA GPU 计算能力
Tesla V100# ARCH= -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050, GTX 1030, Titan Xp, Tesla P40, Tesla P4# ARCH= -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode ar...
anaconda2.5+pycharm+theano环境配置
python怕不是最难的是配置环境吧。。。。  已经被折腾好几天了。。不写不快!! 电脑:win10(64位) Step1:安装anaconda。 下载链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我下的是:Anaconda2-2.5.0-Windows-x86_64.exe Step2:安装minGW,libpyth...
Ubantu16.04下安装CUDA10.0和cudnn10.0(亲测可用,避坑指南)
Ubantu16.04下安装<em>CUDA</em>10.0和cudnn10.0 安装时候,最好同时有两台电脑,这样方便查阅 一些东西,不至于这个那个找不到了 必备的安装包 <em>CUDA</em>10.0下载地址 cudnn10.0下载地址,需要说明的是cudnn下载需要注册。 完成之后可在Download中看到 在Downloads中,打开终端 输入如下命令 ls ——查看安装包 sudo dpkg -i cuda-r...
NVCC CUDA编译流程
NVCC <em>CUDA</em>编译流程 (2012-09-23 17:00:13) 转载▼ 标签: 杂谈 分类: <em>CUDA</em>学习 一、<em>CUDA</em>编译流程简介 Nvcc是一种编译器驱动,通过命令行选项可以在不同阶段启动不同的工具完成编译工作,其目的在于隐藏了复杂的<em>CUDA</em>编译细节,并且它不是一个特殊的<em>CUDA</em>编译驱动而是在模仿一般的通用编译驱动如g
Windows环境下编译 matconvnet及其常见问题处理
本文地址:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/79707235 matconvnet下载:http://www.vlfeat.org/matconvnet/ C:\NVIDIA\DisplayDriver\390.77\Win8_Win7_64\International C:\Users\mingo\AppData\Local...
TensorRT配置
Using username &quot;sinc-lab&quot;. sinc-lab@115.156.132.2's password: Welcome to Ubuntu 16.04.5 LTS (GNU/Linux 4.4.0-21-generic x86_64) * Documentation: https://help.ubuntu.com * Management: https://...
总是gcc: fatal error: input file ‘\xe6\x9c\xaa\xe5\x90\x8d’ is the same as output file报错怎么办呀
萌新<em>请教</em>! 刚装了Linux系统,从Dev 换到了geany 然后每个<em>程序</em>都报下面的错 gcc -Wall -o "未名" "未名" (在目录 /home/ch02i7/文档 中) gcc: <em>fatal</em> error: <em>input</em> <em>file</em> ‘\xe6\x9c\xaa\xe5\x90\x8d’ is the same as output <em>file</em> compilation terminated. 编译失败。 这样子。 就算我打书上的代码也报错。 ``` #include enum COLOR{RED,YELLOW,GREEN,NUMCOLORS}; int main(int argc, char **argv) { int color = -1; char* colornames[NUMCOLORS]={"red","yellow","green"}; char* colorname = NULL; printf("请输入你喜欢颜色的代号\n"); scanf("%d",&color); if(color>-1 && color,colorname); return 0; } ``` 求助 xuexue
PCL与CUDA混合编译出现的失败
当在cmakelist中同时含有PCL、<em>CUDA</em> 可能<em>出现</em>一下<em>错误</em> 问题:<em>nvcc</em> <em>fatal</em>   : A single <em>input</em> <em>file</em> is required for a non-link phase when an output<em>file</em> is specified 在pcl 下放加入: get_directory_property(dir_defs DIRECTORY ${CMA
安装了ansys 后出现错误提示: could not create the file required to ......
安装了ansys后<em>出现</em><em>错误</em>提示: could not create the <em>file</em> required to determine which products are to be displayed in the lisence dropdown list. Error:invalid <em>file</em> name"c:/users/……"specified for getuserprefs. chi
调用CUDA的dll问题
我的平台是WinXP x64的,安装的也是64位的cuda,但是我想在32位的主<em>程序</em>中调用cuda的dll,怎么办? 我用64位编译的cuda的dll,加载不了。 如果用32位编译cuda提示modu
Windows 10 x64搭建CUDA
环境介绍 Windows 10 x64 Visual Studio 2015 MATLAB 2017b <em>CUDA</em> 8.0 MatConvNet 安装步骤 注意:对于已经安装了显卡驱动的同学而言,最好选择自定义。避免重复安装驱动导致无休止长时间黑屏(若遇到,重启可以解决,但是需要将<em>CUDA</em>卸载掉重装)。 注意:对于已经安装了显卡驱动的同学而言,此处只选择<em>CUDA</em>组件即可,原因同上。 ...
nvcc warning : The ‘compute_20’, ‘sm_20’, and ‘sm_21’
消除NVCC警告在这里 -D<em>CUDA</em>_NVCC_FLAGS=--Wno-deprecated-gpu-targets用于指定<em>CUDA</em>编译器(<em>nvcc</em>)的编译选项,如果不指定--Wno-deprecated-gpu-targets选项则在编译Caffe时会产生如下编译警告 <em>nvcc</em> warning : The ‘compute_20’, ‘sm_20’, and ‘sm_21’ architect...
nvcc warning : The ‘compute_20’, ‘sm_20’, and ‘sm_21’ architectures are deprecated, and may be remov
Q1:<em>nvcc</em> warning : The ‘compute_20’, ‘sm_20’, and ‘sm_21’ architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). 在这里 -D<em>CUDA</em>_NVCC_FL
Caffe编译的时候出现warning: The 'compute_20' and 'sm_20' architectures are deprecated怎么办
至于为什么会<em>出现</em>这种警告,如下网站回答的较好. http://stackoverflow.com/questions/15714360/compiling-cuda-program-for-a-geforce-310-compute-capability-1-2-with-unmatched 我的解决办法简单粗暴,在make<em>file</em>.config 文件中 删除相关的行.即可 搜索中文页面没有直
Ubuntu16:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS/CPU+GPU)塈解决nvcc warning:The 'compute_20', 'sm_20'
之前在ubuntu14下实现了Caffe编译(参见去年写的博客 《 Ubuntu14:cmake生成Make<em>file</em>编译caffe过程(OpenBLAS/CPU only)》)。 最近将系统升级到ubuntu16,新电脑显示也支持<em>CUDA</em>了,重新编译Caffe时发现还依赖库还是有点不同,在这里记下来。硬件配置神舟Z7M-SL7D2笔记本 CPU Core i7-6700HQ(含集成显卡)
cuda driver version is unsufficient
cuda 8.0.44, GTM 960M, nvidia 367.57(recommened),ubuntu 16.04.1.cuda的编译已经通过但是后来的devic..z执行不了
各位你們好~我想要詢問關於CUDA MATLAB MEX的一些問體
你好, 我嘗試編譯一個範例,可是我出現一個問體就是<em>nvcc</em> <em>fatal</em> : Cannot find compiler 'cl.exe' in PATH C:\PROGRA~1\MATLAB\R2007
cuda环境下安装opencv出现nvcc warning : The 'compute_11'
警告打印: <em>nvcc</em>warning:The'compute_11','compute_12','compute_13','sm_11','sm_12',and'sm_13'architecturesaredeprecated,andmayberemovedinafuturerelease. 找到cmake后产生的OpencvConfig.c...
CUDA 有关PTX文件生成的求助
我新建一个.cu 项目,怎么生成对应的PTX文件啊?小弟初学,恳求各位大侠的无私援助。
CUDA 的erroe 1120 lnk问题 即使不知道少那个lib文件 求大神
>LINK : warning LNK4098: 默认库“LIBCMT”与其他库的使用冲突;请使用 /NODEFAULTLIB:library 1>main.obj : error LNK2019:
error MSB6006: “cmd.exe”已退出,代码为 -1。
1>------ 已启动生成: 项目: draw, 配置: Debug x64 ------ 1>生成启动时间为 2011/11/16 13:30:34。 1>CustomBuild: 1> Perf
ubuntu12.04 编译android4.2源码 gcc: fatal error: no input files错误
最近在ubuntu12.04 编译android4.2源码时遇到一个编译<em>错误</em>,<em>错误</em>如下: host C++: libhost <= build/libs/host/pseudolocalize.cpp
CMake生成VS2012工程报错 error MSB6006: “cmd.exe”已退出,代码为 -1073741819
研究OpenGl,在官网下了freeglut 3.0的源码,然后用CMake生成了vs2012的工程,结果编译报错,不知道怎么解决。,百度了好久没找到方法
OPENCV2.4.9+CUDA6.5+VS2013 64位系统环境搭建
本文对<em>open</em>cv的gpu部分(<em>open</em>cv+cuda+vs2013)搭建需求者提供参考,让大家少走一些弯路。
请教一个cuda编译的问题
编译一个cuda<em>程序</em>,到下面就停住报错了: 1>tmpxft_00001674_00000000-3_reconstruction.cudafe1.gpu 1>tmpxft_00001674_0000
郁闷了两天了,找不到解决办法,哪位牛人版帮忙解决下?
1>------ 已启动生成: 项目: cuSVMTrain, 配置: Release Win32 ------ 2>------ 已启动生成: 项目: cuSVMPredict, 配置: Relea
求助,怎么生成nvmex的需要的.o文件对象文件?很郁闷啊
我想要matlab2011a执行一个max <em>file</em>s。cuda已经装好,mex编译,已经确定matlab和vs连接完好。 用mex编译.c文件也可以了。现在想用nvmex编译.cu文件。目前直接运行
cudpp库
cudpp库是一个cuda库,其提供了一些cuda并行算法的实现。比如scan, radix_sort, reduce等。cudapp2.2版本的radix_sort 是使用thrust::stable_sort 实现的(在源码中,以前的radix_sort代码都被注释掉了),经过统计,thrust::stable_sort 几乎不需要开辟额外内存。
common errors while programming CUDA
Unknown Error (often doesn't show up unless you call cutilSafeCall) Writing out of bounds: Check that each of your arrays has been initialized to appropriate sizes. ESPECIALLY SHARED MEMORY. D
CUDA编译(一)---使用nvcc编译cuda
<em>CUDA</em>编译(一)—使用<em>nvcc</em>编译cuda <em>nvcc</em>介绍 示例 <em>nvcc</em>介绍 <em>nvcc</em>是编译cuda<em>程序</em>的编译器,CDUA C是在C语言上的扩展,所以它依赖C编译器(C编译器在window下是cl.exe,在Linux下是gcc)。因此我们编译<em>CUDA</em><em>程序</em>必须依靠编译器<em>nvcc</em>。 其实,<em>nvcc</em>编译cuda<em>程序</em>和g++编译c++<em>程序</em>是差不多的。在我的其它博客中也写了有关g++编译...
Windows 10配置CUDA 9.2
blockIdx.x和maxGridSize.x的关系 在看《<em>CUDA</em> by Example》第四章的时候有这样一句话:If you would like to see how easy it is to generate a massively parallel application, try changing the 10 in the line #define N 10 to 10000...
怎么解决redefinition of "***"?
有一小<em>程序</em>,在VC下编译通过,在DEV-C++下也通过,到linux下,在KDE2.0下死活不能编译通过。 主要是下面这个问题 a.h #ifndef _A_H_ #define _A_H_ stru
Xcode 编译错误 之 redefinition of ‘...’
编译工程的时候如遇到 报redefinition of classXXX的错,但是确实是采用#import而不是#include包含头文件的时候,且该导的库都导入了的话,请从Finder里看看整个工程目录下是不是有两个同名的头文件...有的话这就是罪魁祸首,删之。
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私有的数
DHTMLX grid复制以及分页栏跳转下载
DHTMLX grid复制以及分页栏跳转,支持grid的复制和分页跳转JS 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zm8859001/4342631?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zm8859001/4342631?utm_source=bbsseo[/url]
图书馆里系统论文下载
PB的图书管理系统!全套啦!(毕业论文+程序+翻译+开题报告+100%通过). 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u010278884/5293828?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u010278884/5293828?utm_source=bbsseo[/url]
ovm2.1.1 kit 验证方法学下载
ovm2.1.1 kit 验证方法学 ovm2.1.1 kit 验证方法学 ovm2.1.1 kit 验证方法学 ovm2.1.1 kit 验证方法学 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/derek63/2289322?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/derek63/2289322?utm_source=bbsseo[/url]
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