CUDA中例程运行不成功

imafoool 2017-12-20 11:04:40

初学cuda，运行第一个程序kernel.cu，发生错误，提示“应输入表达式”

在网上找了半天也没找到正确的解决方法，求大神帮下忙

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imafoool 2018-01-26

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helloXSM 2018-01-08

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遇到同样问题，楼主解决了吗

imafoool 2017-12-24

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imafoool 2017-12-21

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忙活了很久，终于编译并成功运行了一个自己的CUDA例程，里面有三个小测试程序，包括Hello CUDA！、修改矩阵、矩阵块加

Opencv安装教程以及C++的测试例程。已经成功的在我板上运行成功。

Windows驱动程序开发比较复杂，我将带领大家一起领略内核模式下编程的奥妙。您将真正掌握内核编程的原理与技术，将技术水平提升一个档次，学会核心技术。您将掌握Windows驱动开发的基本技术；灵活应用IRP、IO堆栈、设备栈、派遣函数等；您将掌握Windows驱动的分层技术，了解WDM驱动的基本原理您将掌握Windows驱动开发中的各种回调例程：完成例程、取消例程、DPC例程、APC例程、等等。具体内容包括但不限于：Windows驱动开发小白入门，Windows内核架构与驱动开发的基本概念，VS2015+VMware(win10x64)双机调试驱动，Win10x64中安装WDM驱动，驱动程序的基本结构（NT,WDM)，Windows内存管理，Windows内核函数，驱动程序的派遣函数，驱动程序的同步处理，IRP的同步，定时器，驱动程序调用驱动程序，分层驱动程序

Tensorflow 1.6 GPU版适用于python3.5。安装步骤（Windows 7 64bit 测试通过）： 1.下载并安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 2.安装CUDA® Toolkit 9.0。完成后可运行deviceQuery例程来检测是否成功连接GPU。若成功，请把Cuda 路径名称（即系统变量CUDA_PATH的值）添加到用户的 PATH环境变量中。 3.安装cuDNN v7.0。然后把cudnn64_7.dll所在的目录添加到 PATH环境变量中。 4.在python控制台中运行import tensorflow as tf。若不报错则说明安装成功。注意：若CPU不支持AVX指令集，则可适用的最高版本Tensorflow GPU见以下链接： Python3.6：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309555 Python3.5：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309550

Tensorflow 1.6 GPU版适用于python3.6。安装步骤（Windows 7 64bit 测试通过）： 1.下载并安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2.安装CUDA® Toolkit 9.0。完成后可运行deviceQuery例程来检测是否成功连接GPU。若成功，请把Cuda 路径名称（即系统变量CUDA_PATH的值）添加到用户的 PATH环境变量中。 3.安装cuDNN v7.0。然后把cudnn64_7.dll所在的目录添加到 PATH环境变量中。 4.在python控制台中运行import tensorflow as tf。若不报错则说明安装成功。注意：若CPU不支持AVX指令集，则可适用的最高版本Tensorflow GPU见以下链接： Python3.6：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309555 Python3.5：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309550

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