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Win10 X64安装CUDA后使用nvcc -V报错 [问题点数：50分]

⋅Win10 X64安装CUDA后使用nvcc -V报错 ⋅关于linux系统问题 更多帖子 关注私信空间博客 dianqi1102 本版专家分：0 结帖率 0%: Win10 X64，处理器i5-7200，GPU：NVIDIA GF930MX
CUDA版本：cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
参考网上教程，https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394
安装完CUDA，按如下图片添加了环境变量，然后使用nvcc -V测试报错，无此命令

SDK里的Nbody.exe正常运行，devicequery.exe出现闪退
请问我的到底安装成功了吗？敢怎么解决？

还没有进行cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5.zip里面的lib、bin文件复制覆盖

0 2018-11-19 01:06:12

回复数 1 只看楼主引用举报楼主

wjsjason 本版专家分：140: devicequery.exe出现闪退，开调试模式运行，看一下报错信息是什么

0 2018-12-31 21:48:53

只看TA 引用举报 #2 得分 0

CUDA nvcc -v 错误 CUDA 测试版本使用命令 nvcc -v 出现错误此时需要使用命令 nvcc --version

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命令提示符cmd提示未找到命令nvcc: win10 下安装CUDA8.0命令提示符cmd提示未找到命令nvcc程序已经正确安装步骤1，声明变量环境（查漏补缺）CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0；CUDA_PATH_V7_5 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0；CU...

CUDA\v8.0\bin\n">编译yolo报错错误 MSB3721 The command ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\n: 错误 MSB3721 The command ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" -gencode=arch=compute_75,code=\"sm_75,compute_7...

'mvn-v' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。: 当我下载安装好maven，想通过测试出现看是否配置成功的时候，出现了问题。如下,如何解决？首先我的JDK是没有问题的。就是我的java程序编译都是可以的。那么就应该是配置maven的时候出现了问题------------------------------------------------------------------------------------------------------...

nvcc -V不可以用的原因: cuda deb安装后需要配置环境变量 apt-get 安装cuda默认最新版可以在 sudo apt-get instal cuda后按tab键补全查看可以安装的版本

Ubuntu下安装CUDA10.0遇到的问题（一定要注意自己版本）: 参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_40702638/article/details/83304415 tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系： https://tensorflow.google.cn/install/source 安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下： https://do...

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nvcc -v 结果如下： nvcc 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 fatal : No input files specified; use option --help for more information 请问如何解决？

不是内部或外部命令也不是可运行的程序?: 1.问题描述在win7中刚安装QT5.2.0,运行例程的时候出现以下错误： 'cl' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件 'make' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 2.原因探索环境变量异常，重新配置系统默认值即可。 3.网友给的相关解决办法 A.由于没有在电脑环境变量中加入QT编译器地

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VS2013 cuda6.5编译出现以下错误，求帮忙解答: 错误 248 error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5\bin\nvcc.exe" -gen

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【CUDA】更改cuda版本后nvcc -V依然显示更改前的版本解决办法: 问题描述电脑有两个版本的cuda，一个是cuda-8.0，一个是cuda-9.0，若原版本是cuda-8.0，nvcc -V后会显示： nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler driver Copyright © 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017 Cuda compilatio...

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win10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！: CUDA8安装配置 CUDA8的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项，我选择的是cuda_8.0.61_win10.exe(大小为1.3G)，安装的时候建议选择自定义而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出，其实这里的精简写成完整应该更贴切，他会安装所有组件并覆盖现有驱动，然而我并不想安装全家桶，何况我的官方显卡驱动比他的新)。如下图所示，我们只需选择CUDA下面这...

Win10安装CUDA10和cuDNN: 官方安装教程 CUDA：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html cuDNN：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows WIN10安装CUDA10 CUDA ...

CUDA Nsight 调试出现disconnect: 1.保证所调试的项目已经成功

win10以管理员身份修改Nvidia Nsight Options，修改TDR.: 今天调试的CUDA程序除了点问题，第一步先要增大TDR的值。在该值的过程中，我遇到了这个问题：应该是需要更高的权限来修改这个参数。尝试1：

cmake编译caffe：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75': 运行MobileNet-YOLO（https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO）时由于博主显卡为RTX2080，计算能力为7.5，所以需要在cmake/Cuda.cmake文件中添加：第7行：set(Caffe_known_gpu_archs "20 21(20) 30 35 50 60 61 75") (备注：75为添加的值) 第74行：添加 ...

CUDA NVCC 安装指南: CUDA2.3 X32 + Windows XP 32bit + Visual Studio 2005 + Visual assist安装指南 1. 安装CUDA Driver，toolkit，SDK

cuda安装教程: 本人平台硬件： I5+GTX970 系统： Win10 64位显卡驱动： N卡驱动已装(版本号忘了，反正就是可以不卸载驱动直接安装cuda。) 开发工具： VS2017 Windows SDK：10.0.17763.0 -----------------------------------------------...

win10系统下CUDA示例项目编译出错MSB3721解决: 在win10系统下安装好cuda9.1后，在VS2017中打开cuda corporation中的项目，编译发现一直报错MSB3721，无法导入windows.h文件，错误提示如下：错误 MSB3721 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=comput...

解决nvcc找不到的问题（Ubuntu14.04 CUDA 8.0）: 最近在linux上安装了CUDA 8.0，但是nvcc -V找不到命令。然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装，我脑残的跟着执行命令后，nvcc命令可以正常执行，但是运行nvcc --version发现版本为5.5，与原来安装的CUDA 8.0不匹配，这将会导致一系列不兼容问题（比如在python中使用sk-cuda库就报错...

CUDA程序开发——Nsight新建CUDA HelloWorld项目: CUDA程序开发——Linux端使用Nsight新建CUDA HelloWorld项目 1）在redhat桌面的左上角，点击Application-&gt;Programming-&gt;Nsight Eclipse Edition。 2）软件开始加载。 3）加载完毕后，展示出Nsight的主界面。 4）新建一个CUDA项目。点击Nsight左上角的File-...

如何写makefile编译gcc和nvcc共存的一个项目: 在一个工程中，我有大概6个.c文件，原来的makefile是用gcc来编译的，程序编译正常。后来我在原来的基础上添加了gpu代码。在kernel.cu文件中我定义了cuda的kernel函数。在cal

在CMD命令行中使用nvcc编译程序时产生的警告如何关闭？: 为了方便编写程序，在使用CUDA编程时就没有使用VS或者VC等，直接用记事本编写的，但是编译的时候出现大量的警告，主要是unicode的格式问题，我尝试过用在保存文件的时候改成unicode的编码格式

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WIN10查看CUDA版本: WIN10下查看CUDA版本 1.打开控制面板将红色方框里的类别更改为小图标选择红色方框里的NVIDIA控制面板，选择帮助选择系统信息选择组件可以看到CUDA的版本是10.1 以上です。 ...

Caffe GPU编译报nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_**' 错误解决方法: 在cuda安装成功，配置好cudnn的条件下，编译Caffe GPU时生成工程时会报nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_**' 错误，解决办法两步： 1、.修改nvcc.hpp文件，注释最后三行。 2、修改caffe-windows/Cuda.camke,将第7行修改为set(caffe_known_gpu_archs "6...

安装pytorch （RTX2080 Ti+cuda10.1+cudnn7.5.0）: 1、linux修改源镜像地址修改镜像文件： https://blog.csdn.net/maizousidemao/article/details/79127695 cp /etc/apt/source.list /etc/apt/source.list.backup sudo gedit sources.list 打开 https://mirrors.tuna.tsinghua....

win10, cuda 9.0, python 3.5环境下复现 Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection 问题总结: error:Microsoft Visual C++ is required 参考链接，在vs2017中配置vc++ 14 LINK : fatal error LNK1158: cannot run ‘rc.exe’ 参考链接将rc.exe、rcdll.dll从C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.1\bin\x64复制到C:\Program Fil...

解决nvcc找不到的问题（Ubuntu16.04 CUDA 8.0）: 最近在linux上安装了CUDA 8.0，但是在安装pycuda时却提示找不到nvcc命令。在terminal中输入nvcc，也是提示找不到command。但是可以确定的是，CUDA8.0，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

安装多版本cuda时，nvcc和cuda版本不一致问题: Ubuntu 16.04，原始cuda版本8.0，安装cuda 10.0后，使用nvcc --version查询，显示cuda仍为8.0 ubuntu@zhangli:/usr/local$ nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built...

win10下VS15环境下Nsight Debug的Connection to the Nsight monitor on 'localhost' failed.的解决: 在win10下VS15环境下，对CUDA程序GPU部分进行断点调试，出现问题如下：解决方法如下： 1)右击Nsight图标，选中Options… 2)修改两项，修改好如下图所示： 3)重启Nsight软件，接下来就好调试了！

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nvcc编译器选项及配置: nvcc命令选项：选项命令有长名和短名，通常我们使用是用短名，长名主要用于描述。１．指定编译阶段主要指定编译的阶段以及要编译的输入文件。 -cuda -cubin -fatbin -ptx -gpu -E -c :最常使用，编译每个.c/.cc/.cpp/.cxx/.cu输入文件为object文件 -dc -dw -dlink -link -lib ：编译所...

NVCC: NVCC官网解析：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/#nvcc-command-options GCC : https://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/abi.html nvcc命令选项：选项命令有长名和短名，通常我们使用是用短名，长名主要用于描述。

CUDA程序编译过程中产生警告的解决方法: 在编译CUDA程序的时候，会产生大量的警告信息的解决方法。

nvcc gcc g++混合编译器编程: nvcc gcc g++混合编译器编程 2013-01-18 20:33 4836人阅读评论(3) 收藏举报分类： CUDA（46） C/C++（61） GCC（4）版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。有很多同鞋问怎么使用CUDA和其它的编译器连用呢？混合编程？先吧代码贴出来：文件1 :

VS+cuda代码调试大神求助啊？: 1>------ 已启动生成: 项目: WordCount, 配置: Debug Win32 ------ 1>生成启动时间为 2014/8/18 10:46:09。 1>InitializeBuil

在Ubuntu18.04上安装CUDA10.0与cutorch步骤简述（无图）: 虽然说cutorch已经过时了，但是有的时候还是有需要（其实就是跑别人过去发表论文用的源码而已）。这里将流程简略走一遍（因为是很久以前的事情了），然后将一些其他博文上没提到的问题解决一下。请优先参考这篇博文，写的很细致（除了标题里面的100%值得商榷——CUDA10.0有一些新的问题）：https://blog.csdn.net/zouyu1746430162/article/details/7...

cuda6.0安装后系统找不到路径，错误类型： error MSB3721: 返回1: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201807/11/1531296319_544901.png) 安装完成cuda了，讲道理cmd中输入nvcc-V能出现信息就是安装成功了，环境变量也设置了![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201807/11/1531296532_677303.png) ![!图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201807/11/1531296524_129321.png) vc2010中的库目录和包含目录也已经添加对应环境变量路径，讲道理我实在想不通还有哪里有问题，最后出现错误如下：系统找不到指定的路径。 1>C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomizations\CUDA 6.0.targets(597,9): error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_10,code=\"sm_10,compute_10\" --use-local-env --cl-version 2010 -ccbin "D:\visual2010\visualstudio\VC\bin\x86_amd64" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\include" -G --keep-dir x64\Debug -maxrregcount=0 --machine 64 --compile -cudart static -g -DWIN32 -DWIN64 -D_DEBUG -D_CONSOLE -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /Zi /RTC1 /MDd " -o x64\Debug\kernel.cu.obj "F:\temp\te\te\te\kernel.cu"”已退出，返回代码为 1。

CUDA编译（二）---用CMake混合编译C++与cuda: CUDA编译（二）—用CMake混合编译C++与cuda 引言示例引言许多c/c++的项目会使用cuda加速其算法，c/c++有其编译器：gcc/g++，cuda有其编译器nvcc。为了实现我们的目的，我们一般采用gcc/g++编译c/c++部分代码，nvcc编译cuda代码部分，即分离式编译。如此博文nvcc gcc g++混合编译器编程。分离式编译的基本思路：将c...

[Caffe] - No.1 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20': 编译Caffe出现以下错误： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20' 解决方法： CUDA_ARCH := #-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ #-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \ -ge

vue -V 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件: 全局安装Vue-cli之后，在控制台输入命令执行vue -V,提示：不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件那么面对此问题，该如何解决呢？我们回想一下，我们的vue安装在哪个目录，找到该目录，可以看见vue.cmd文件（更快捷的方法：全局搜索vue.cmd，打开文件所在位置），将vue.cmd所在的路径添加到环境变量Path中，重新打开控制台，再次执行vue -V. ...

CUDA 遇到错误代号error MSB3721: 最近在整CUDA编程，VS及cuda装好以后，

本来好好能运行的cuda程序，之后却变得不可编译了，求助。。。: 本来是已经在VS2010配置好的，测试程序都能运行，那时想运行个SDK的图像放大例子，例子里面有直接能打开PGM图像的现成函数，但因为里面没有cutil.h这个库，所以我自己导入了一个，能找到那个库了

CUDA：nvcc编译参数示例: CUDA：nvcc编译参数示例前言 nvcc中有控制程序兼容性的参数，本节主要讲这些参数，如果对原理想有了解见CUDA：NVCC编译过程和兼容性详解 CMake中的参数写法和命令行的写法都有。多种编译写法虚拟架构+真实框架这种编译要编译成唯一的结果，即确定GPU对象，写法如下： set(CUDA_NVCC_FLAGS -arch=compute_60;-code=sm_61)...

NVIDIA GPU 计算能力: 原文链接：https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9056581.html Tesla V100 # ARCH= -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70] GTX 2080 # ARCH= -gencode arch=compute_72,code=sm_72 -gencode arch=compute_72,c...

/bin/sh: nvcc: command not found: 在编译darknet的时候，报错： /bin/sh: nvcc: command not found 解决办法： nvcc是cuda的一个可执行文件，位于CUDAHOME/bin下。考虑到我已经将cuda安装在/usr/local/中，故设置环境变量如下： PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin 之后再对darknet进行编译，问题解决。 ...

编译OpenCV：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75': 　　编译时提示如下错误： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75' 　　应该是GPU太新，使用的CUDA9.2版本不支持。　　吾去掉CUDA_GENERATION=Auto，编译通过。 ...

CUDA nvcc编译步骤简单讲解（转摘）: v/:* {behavior:url(#default#VML);}o/:* {behavior:url(#default#VML);}w/:* {behavior:url(#default#VML);}.shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 7.8 磅 0 2

CUDA：NVCC编译过程和兼容性详解: CUDA：NVCC编译过程和兼容性详解 https://codeyarns.com/2014/03/03/how-to-specify-architecture-to-compile-cuda-code/ https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#supported-phases CUDA：NVCC...

Caffe nvcc编译问题：Unsupported gpu architecture: 最近学习DSSD，从https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssd下载源码后编译报错：Unsupported gpu architecture 'compute_20'，具体如下： CXX src/caffe/util/db.cpp CXX src/caffe/util/benchmark.cpp CXX src/caffe/util/im2col.c...

Unsupported gpu architecture 'compute_11'解决方法: 环境背景: 由于项目需要，在ubuntu service 14.04 下搭建 OpenCL +OpenCV 环境，前期安装了 CUDA7.0 ，GPU为 NVIDIA TITAN 。问题描述：按照网上教程安装OpenCV ，在make 时出现错误，错误提示如下:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_11' CMake Err

Windows系统使用nvidia命令行方法查看gpu设备是否可用: 其实吧...有个更通用直观的方法：直接打开任务管理器看... 但是！作为一个合格（装逼）的程序员，当然要使用cmd啊！想要查看gpu配置信息，结果去各种博客搜的都是在linux系统上直接打开cmd使用“nvidia-smi”这个命令，然而win10系统会直接说“ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。” 那么什么方法可以在win系统中使用到这个命令呢？首先要确保电脑下...

CUDA 问题解决 —nvcc -V bash: /usr/bin/nvcc: No such file or directory: 在～根目录(cd )打开终端运行 sudo gedit .bashrc，在文件末尾添加相应的路径。 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PA 终端运行 source .bashrc#这一行代码很关键终端运行 nvcc -V...

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20': 错误： VCC src/caffe/layers/softmax_loss_layer.cu nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20' Makefile:605: recipe for target '.build_release/cuda/src/caffe/layers/softmax_loss_layer.o' fai...

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，会出现 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_11' 问题。原因是CUDA7.5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。

NVCC CUDA编译流程: NVCC CUDA编译流程 (2012-09-23 17:00:13) 转载▼ 标签：杂谈分类： CUDA学习一、CUDA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CUDA编译细节，并且它不是一个特殊的CUDA编译驱动而是在模仿一般的通用编译驱动如g

Ubuntu14.04+caffe+cuda8.0+cudnn v5.1配置: 1. 环境准备在Ubuntu下用apt-get大法搞定所有依赖包。opencv和python建议通过别的方法自行安装 sudo apt-get install git sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-co

/bin/sh: 1: nvcc: not found Makefile:89: recipe for target 'obj/convolutional_kernels.o' failed: 在测试YOLO时出现： nvcc -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] -Iinclude/ ...

mingw gcc 编译helloworld 不生成可执行文件: 文件名为hello.c，代码为 #include int main() { printf("hello world!\n"); return 0; } gcc版本4.8.1，执行的

小白Windows7/10 64Bit安装Theano并实现GPU加速(没有MinGw等，详细步骤): 本教程适合最初学习者，高手勿喷。原文地址：http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/47684673Ubuntu15.10 64bit成功安装Theano+Cuda7.5，具体教程看这里经过一段时间的使用，建议安装python2.7，因为大部分的代码都是基于python2.7开发，如果安装python3.4的话，会有很多的语法问题，就是pyth

ubuntu解决没有nvcc命令的错误: 学习需求在ubuntu电脑上安装了cuda10（https://blog.csdn.net/lmy8869/article/details/84453571）以及对应的Cudnn7.4， 安装完成后，用nvcc查看安装版本，但是nvcc -V找不到命令。然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装 解决办法：办法一：如果存...

'mvn' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。: 配置maven环境变量cmd控制台提示：mvn不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件首先maven环境变量：变量名：MAVEN_HOME 变量值：E:\apache-maven-3.2.3 变量名：Path 变量值：;%MAVEN_HOME%\bin cmd控制台查看查看maven是否配置成功 1：查看maven安装路径：echo %MAVEN_HOME% 2:...

mvn -v 报错，’不是内部或外部命令，也不是可执行程序或批处理文件: MAVEN_HOME =D:\maven\apache-maven-3.3.9 JAVA_HOME =C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_17 后面没有需要配置的变量就不要加分号，坑坑坑了两天时间

node -v不是内部或者外部命令，也不是可执行的程序: 首先，这是由于环境变量不对引起的。 Node.js在安装过程中不允许用户选择安装路径，默认安装到了C:\Program Files\nodejs路径下，按说Node.js在安装完成后都会默认设置环境变量，我打开用户环境变量查看了下Path的值，发现在最后系统自动加入了C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\npm\;并且在系统环境变量的Path的最后自动加入

nvcc启动与配置说明: Nvcc启动与配置说明 1、nvcc的启动条件在我们的工程文件编译选项的命令行下加入"C:\CUDA\bin\nvcc.exe"，表示启动nvcc，要成功启动nvcc首先必须保证所需绑定的一般的C/C++编译器如VS下的cl，在编译器搜索路径范围内，一般默认目录下，如： "C:\CUDA\bin\nvcc.exe" -ccbin "C:\Program Files\Microsof

CUDA编译器nvcc的用法用例与问题简答: 1.nvcc支持OpenMP 使用-fopenmp时会报nvcc fatal : Unknown option ‘fopenmp’错误。正确的编译选项是: -Xcompiler -fopenmp

验证CUDA是否安装成功且与Visual Studio集成: 检查编译器 C:\Users\Administrator>nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation Built on Tue_Aug_11_14:49:10_CDT_2015 Cuda compilation tools, release 7.5, V7

在Ubuntu下安装、配置和测试cuda: 文章原创，转载请注明链接在Ubuntu下安装CUDA要比在Windows下稍微复杂和费事一些，尤其对于平台和一些其他依赖软件包的安装上要求多些。 Nvidia官方只提供了Ubuntu10.10下的CUDA的Toolkit，SDK，自己一开始是想在Ubuntu11.10上安装CUDA的，结果安装了编译时却出现很多错误并且提示gcc版本过高（Ubuntu11.10内核是2.6而默认安装编译的gc

如何查看CUDA版本和CUDNN版本: cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 即可查询同理，cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询

ubuntu: 查看cuda版本: nvcc -V

nvcc和cuda版本不一致问题: nvcc -V命令的版本是7.5 而cuda安装的版本是8.0 解决如下： 1.使用sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 卸载7.5版本 2.查看nvcc -V现在是no such file 3.查看/usr/local/cuda/bin中是否有可执行文件，如果有，执行下一步；如果没有，则添加软连接： sudo ln -s /usr/l...

CUDA——"从入门到放弃": 1. 知识准备 1.1 中央处理器（CPU）中央处理器（CPU，Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cac...

vs2015+opencv3.3.0+cuda9.1编译，出现nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20': 话不多说，进入正题：一、vs2015+opencv3.3.0+cuda9.1编译OpenCV时，在配置cmake阶段出现： CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.Please set them or make sure they are ...

win10+vs2013+cuda7.5环境搭建: 下载cuda7.5源文件下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/ 选择win10版本安装，如图所示下载完之后进行安装，安装时间有点长，请耐心等待，默认是安装在c盘目录下，你也可以更改安装目录，环境变量配置： cuda7.5安装完成之后在系统环境变量中自动配置了两个系统变量 CUDA_PATH

win10+cuda+tensorflow+keras环境配置: 系统环境：Windows 10 64bit 显卡型号：NVIDIA GEOFORCE 940M 显存大小：2G 破顽石FL5900U能跑TensorFlow-GPU我也是很开心的 安装Anaconda 3。下载地址：https://www.anaconda.com/download/#windows 默认安装即可。在Advanced Options处勾选Add Anaconda to ...

win10上安装cuda: cuda的nvcc编译器正确的编译一个cuda程序需要配合一个通用编译器,如果是windows平台,这个通用编译器一般是cl.exe。所以需要安装visual studio来配合cuda。并且在cuda的安装过程中,安装程序也会提示系统中发现的vs版本。这里安装的cuda8.0,配合的vs版本是vs2013(因为cuda8.0不支持vs2015及以上的版本)。同时,如果windows系统中安装了多...

windows10查看cuda版本: ##windows10 下查看cuda版本方法 win10搜索栏输入cmd 打开cmd后console控制台输入nvcc -version, release后面是cuda版本号

错误：'nasm' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序: 1>正在执行自定义生成步骤 1>'nasm' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 1>或批处理文件。 1>Project : error PRJ0019: 某个工具从以下位置返回了错误代码:"正在执行自定义生成步骤" 1>生成日志保存在“file://e:\JM代码\x264_2011_09_12\x264-060805-vc6\build\win32\Debug\BuildLog.h

CUDA以及NVCC编译流程: NVCC编译流程

vs2013+cuda7.5 运行cuda sample报错MSB3721，返回代码为1.求助!: 错误 1 error MSB3721: 命令“"D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_20,code=\"sm_20,compute_20\" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" -gencode=arch=compute_35,code=\"sm_35,compute_35\" -gencode=arch=compute_37,code=\"sm_37,compute_37\" -gencode=arch=compute_50,code=\"sm_50,compute_50\" -gencode=arch=compute_52,code=\"sm_52,compute_52\" --use-local-env --cl-version 2013 -ccbin "D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin\x86_amd64" -I./ -I../../common/inc -I./ -I"D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\/include" -I../../common/inc -I"D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include" --keep-dir x64\Release -maxrregcount=0 --machine 64 --compile -cudart static -Xcompiler "/wd 4819" -DWIN32 -DWIN32 -D_MBCS -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /O2 /Zi /MT " -o x64/Release/bilateral_kernel.cu.obj "D:\Program Files\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\3_Imaging\bilateralFilter\bilateral_kernel.cu"”已退出，返回代码为 1。 C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations\CUDA 7.5.targets 604 9 bilateralFilter

cuda程序编译时都会出现警告waring C4819如何去掉？: cuda程序能够正常运行，但是每次生成时都会出现下面的警告，跪求cuda编程高手帮忙看看如何解决 >c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda

caffe + cuda + win10 +vs2013 编译错误，求大神指教: 如下不知道是什么原因错误 5 error MSB4062: 未能从程序集 S:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\\private\coapp.NuG

win10+cuda8.0+vs2015: 参考链接： 1、https://blog.csdn.net/zzpong/article/details/80282814 2、https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913

配置win10+vs2013+cuda8.0环境，解决cuda, vs兼容问题: 1 前言由于前段时间要使用windows下的IDE中的仿真库来熟悉AI芯片的使用，在使用仿真库是可以使用cuda加速，故配置cuda环境。（win10,gtx1050ti)，配置cuda环境时，使用的是cuda_8.0.61_win10.exe，出现下面的错误：通过自定义的方式取消Visual Studio Intergration进行安装 这样安装cuda后可以正常使用cuda. 如果...

Java学习的正确打开方式: 在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍，博客次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航，各位只管冲鸭！！！上天是公平的，只要不辜负时间，时间自然不会辜负你。何谓学习？博主所理解的学习，它

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我们是很有底线的