1、aux_source_directory指令        aux_source_directory()比如：        aux_source_directory(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}ALL_SOURCE) ,这样将当前目录所有的源文件（.cpp和.c文件）都放到了ALL_SOURCE变量中，但是头文件并没有被包括进去，若在头文件有函数的实现部分，采用这种方式就容易出问题，所有我很少使用这种方式。2、file指令，我通常使用这种方式比如：        file(GLOBALL_SOURCE "*.cpp""*.c")        file(GLOB

目录1.问题所示2.原理分析3.解决方法3.1调batch_size大小3.2不考虑梯度3.3删除无用变量3.4kill进程（暴力放弃）3.5其他方法1.问题所示运行这段程序的时候出现如下错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.38GiB(GPU0;7.80GiBtotalcapacity;5.94GiBalreadyallocated

目录1.问题所示2.原理分析3.解决方法3.1调batch_size大小3.2不考虑梯度3.3删除无用变量3.4kill进程（暴力放弃）3.5其他方法1.问题所示运行这段程序的时候出现如下错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.38GiB(GPU0;7.80GiBtotalcapacity;5.94GiBalreadyallocated

目录工具注意事项工具CMakeMinGWCMake工具负责将CMakeLists.txt配置文件转换成相关的MakeFile脚本，本身并不参与编译，而是使用MinGW工具进行编译。在Linux系统使用CMake编译需要执行以下命令即可编译出相关产物，但在Windows要使用MinGW工具编译需要在执行cmake命令时，添加相关的参数，即-G"MinGWMakefiles"，使工具生成MinGW工具支持的MakeFile脚本。Linux系统编译project$mkdirbuildproject$cdbuildproject$cmake..project$makeWindows系统编译projec

以前总是嫌装环境太麻烦，碰到些需要用到GPU的项目都不想去复现了。。。这次因为论文需要，下定决心要把pytorch的安装问题搞定，但是期间遇到了很多问题，最烦人的莫过于这个'AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled'这时候首先应该做的就是确认pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision是否安装成功，以及版本是否正确！如何查看pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision的版本并且进行下载安装？1）查看版本查看pytroch版本>>>importtorch>>>print(torch.__v

问题描述：在跑YOLOV5S代码时，出现了下面这个错误。NotImplementedError:Couldnotrun'torchvision::nms'withargumentsfromthe'CUDA'backend.Thiscouldbebecausetheoperatordoesn'texistforthisbackend,orwasomittedduringtheselective/custombuildprocess(ifusingcustombuild).IfyouareaFacebookemployeeusingPyTorchonmobile,pleasevisithttps:

OpenCV4.6.0下载下载地址注意：从github上下载时尽量避免使用zip下载方式，可能丢失文件。可使用git在网络状况良好（梯纸）时进行下载。OpenCV扩展模块下载下载地址选择zip压缩包下载并解压即可。！！！注意OpenCV源码版本必须与扩展模块版本一致！！！Cmake编译打开Cmake，选择OpenCV源码路径新建一个build文件夹，编译后的文件存储在该文件夹中。文件夹名称任意，位置任意，但一般取名“build”并与源码文件夹放在一起。Cmake中选择编译输出路径，即上一步建好的文件夹路径。点击configure，选择你的VisualStudio版本，选择x64，一般选择默认即

一、准备工作下载对应平台的VScode安装C++扩展安装Cmake工具扩展并行需要安装Cmake，编译器，调试器和构建工具cmake--version虽然咱们使用VSCode编辑代码，但是编译、调试工作，却是使用的是系统的编译器、调试器和像Cmake这样的构建工具。因此也要做针对性检查,我们这里就略过了。二、创建Cmake项目针对新项目创建一个文件夹,然后通过VSCode打开这个文件夹。然后进行接下来的操作：执行cmake:Quick,进行开启CmakeLists文件创建流程Selectatik输入projectname选择目标文件文件类型（Target)，是Library，还是可执行程序。C

cuda的卸载方法网上都有很多，这些方法大同小异，几乎都是错的，我在卸载cuda时基本试了个遍，各种踩坑。能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的，然而这种使用apt-get--purgeremove命令的方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来：sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""*cufft*""*curand*"\"*cusolver*""*cusparse*""*npp*""*nvjpeg*""cuda*""nsight*"我运行过这个命令，运行完之后，命令行输入nvcc--version，发现自己要卸载的cuda居然还在，切换到/usr

CMake指定目标的链接选项，有三种方案方案一通过target_link_options来设置，（version3.13.以上）add_executable(mymathAppmymathApp.cc)target_link_options(mymathAppPRIVATE-wl,-shared,-z,noexecstack)方案二通过目标的属性来设置set_target_properties(PROPERTIESLINK_OPTIONS"-wl,-z,-relro")或者set_target_properties(PROPERTIESLINK_FLAGS"-wl,-z,-relro")方案三