小白求问error MSB3721,网上的方法都不对求大神帮忙

gang1025 2016-06-27 09:30:25
1>C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations\CUDA 7.5.targets(604,9): error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_20,code=\"sm_20,compute_20\" --use-local-env --cl-version 2013 -ccbin "D:\VS\VC\bin\x86_amd64" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include" -G --keep-dir x64\Debug -maxrregcount=0 --machine 64 --compile -cudart static -g -DWIN32 -D_DEBUG -D_CONSOLE -D_LIB -D_UNICODE -DUNICODE -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /Zi /RTC1 /MDd " -o x64\Debug\test.cu.obj "D:\VS\project\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\test.cu"”已退出,返回代码为 255。
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gang1025 2016-06-27
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VS2013+WIN10+CUDA7.5的开发环境。配置应该没有问题
课程演示环境:Windows10 需要学习Ubuntus系统YOLOv4-tiny的同学请前往《YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》   YOLOv4-tiny来了!速度大幅提升!   YOLOv4-tiny在COCO上的性能可达到:40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti)。相较于YOLOv3-tiny,AP和FPS的性能有巨大提升。并且,YOLOv4-tiny的权重文件只有23MB,适合在移动端、嵌入式设备、边缘计算设备上部署。   本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4-tiny训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。   本课程的YOLOv4-tiny使用AlexAB/darknet,在Windows10系统上做项目演示。包括:YOLOv4-tiny的网络结构、安装YOLOv4-tiny、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。     除本课程《Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》 《Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴识别》 《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》 《Windows版YOLOv4目标检测:原理与源码解析》  

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