项目链接：cmake-examples01BasicAHelloCMake目标：CMake基本框架使用VisualStudio打开构建的项目CMakeList.txt#设置最小的CMake版本#可以通过命令查询环境中cmake的版本cmake--versioncmake_minimum_required(VERSION3.0)#设置项目名称project(hello_cmake)#添加一个可执行程序add_executable(hello_cmake"main.cpp")编译创建Build目录并进入Build目录执行cmake..使用使用visualstudio打开.sln文件，并编译。B添加

问题描述前不久给新来的2台8张GeForceRTX3090服务器配置了深度学习环境（配置教程参考这篇文章），最近在使用的时候却遇到了各种问题。问题1：GeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheGeForceRTX3090GPUwithPyTorch,pleasechecktheinstructio

Linux搭建深度学习环境以Ubuntu为例，从零搭建Pytorch框架深度学习环境。1、Ubuntu安装1.1系统下载访问地址ubuntu官网1.2启动盘制作访问ultraiso官网1.2.1打开镜像1.2.2写入镜像1.3磁盘分区1.3.1Windows磁盘管理对要压缩的卷右键，选择压缩卷压缩出的可用空间不要进行分区，等待ubuntu系统操作1.3.2分区助手或DG拆分现有空间，注意不要对分出来的空间进行分区，比较简单就不写啦！1.4查看磁盘格式打开磁盘管理，在硬盘上右键，查看卷MBR:GPT:1.5U盘启动Windows重启时，按住shift键，重启后选择U盘设备启动1.6安装过程1.6

CMakeError:Thesourcedirectory“XXX”doesnotappeartocontainCMakeLists.txt正常CMakeLists.txt文件是在项目根目录下，而我们在项目的build文件夹中进行cmake，导致找不到文件，解决方法，命令行后加两个点表示上级目录，关键就是这两个点：cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=Release-DGKFS_BUILD_TESTS:BOOL=ON..

当我构建一个包含ndk代码的android项目时。我收到以下错误:Buildcommandfailed.Errorwhileexecutingprocess/home/gongzelong/Android/Sdk/cmake/3.6.4111459/bin/cmakewitharguments{-H/media/gongzelong/TOSHIBA/Code/Code/ImageLoaderEncapsulation/ImageLoader/ImageLoaderDemo/app-B/media/gongzelong/TOSHIBA/Code/Code/ImageLoaderEncap

报错信息如下：CMakeError:Thefollowingvariablesareusedinthisproject,buttheyaresettoNOTFOUND.PleasesetthemormakesuretheyaresetandtestedcorrectlyintheCMakefiles:CUDA_nppicom_LIBRARY(ADVANCED)  linkedbytarget"opencv_cudev"indirectory/workspace/software/opencv_contrib-4.1.0/modules/cudev  linkedbytarget"opencv_

文章目录简介查看CUDA版本查看cuDNN版本查看Python版本查看Python环境中已安装软件包的版本参考简介这个题目网络上有很多的讲解，但是查看CUDA、cuDNN版本和查看Python与自身各个软件包是分开的，且cuDNN版本的查看方式似乎已经过时【截止2023-10-23】。由于自身需要且出于回馈互联网大学的目的，将相关内容重新整理在此篇博客中。查看CUDA版本方法1：在Windows终端中通过以下3条下命令查看CUDA版本。【PS：nvcc--version和nvcc-V作用是一样的，是同意命令的全拼和缩写的关系。nvidia-smi查看的CUDA版本可能≥\geq≥nvcc--v

初探数字人，使用QtDesignStudio导入Blender模型，并驱动形态键ShapeKey——基于C++和CmakeBlenderQtDesignStudio运行结果Blender首先使用Blender创建数字人模型，然后导出为fbx格式没有模型的可以下载文章上方资源，或者直接点击下方链接下载数字人demo模型fbxQtDesignStudio然后使用QtDesignStudio创建demo工程，得到下面的运行结果然后左下角切换到Assets窗口，点击+符号，导入从Blender导出的模型导入成功后，可以切换到Components窗口，看到多出来的MY3DCOMPONENTS中有导入的模

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，支持开发人员利用GPU的强大计算能力进行通用计算任务。本文介绍使用CUDA进行GPU编程的基础知识、关键概念以及如何加速各种计算任务。1为什么要使用GPU进行计算现代GPU是高度并行的处理器，设计用于同时处理大量数据。它们在能够分解为更小的并行任务上表现出色，非常适合科学模拟、数据处理、机器学习等任务。2CUDAGPU编程的关键概念2.1线程和块：CUDA将计算分为并行运行的线程。线程组织成块，块组成网格。这种分层结构有助于管理并行性。2.2核函数：核函数是在GPU上运行并

GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6.测试docker容调用GPU服务1.服务器驱动安装显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn显卡驱动安装完成后可以通过命令：nvidia-smi查看驱动信息显卡型号查看命令：lspci|grep-ivgaroot@hk-MZ32-AR0-00:~#nvidia-smiFriFeb1017:27:582023+-------