使用CUDA支持构建OpenCV
Im使用CMake生成visual studio 2013解决方案。下一步我将尝试构建它，但出现以下错误：
构建NVCC（设备）对象模块/核心/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/Debug/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.obj
nvcc致命：不支持的gpu体系结构“compute_11”
我尝试版本2.10和3.0与cuda 6.5和7.0。CUDA_ARCH_BIN设置为：1.1 1.2 1.3 2.0 2.1(2.0) 3.0 3.5
共有3个答案
继云的回答（无法留下评论）之后，这对我来说很有效，并显示了CUDA_一代可能的价值：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_GENERATION=Kepler ..
说明：Ubuntu 12.04和14.04，GTX Titan和OpenCV 2.4.11和3.0.0。
使用cmake进行配置时，将选项CUDA_GENERATION设置为特定于GPU架构。我遇到了同样的错误，并试图解决这个问题。
另一种选择。Ubuntu 14.04，GTX泰坦X，opencv-2.4。10
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_TIFF=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D CUDA_GENERATION=Auto -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON ..
我也应用了补丁，但我不确定是否最终需要它。我试过使用和不使用CUDA_GENERATION=Maxwell，但没有检测到Maxwell。在安装补丁之前，我没有尝试过CUDA_GENERATION=Auto，这就是为什么我不确定。
-
我正试图通过bazel在Windows 10 64位上编译支持CUDA的TensorFlow。我的系统是这样设置的： Windows 10 64bit 具有CUDA功能6.1的Nvidia GeForce 1050 CUDA Toolkit v8.0- 我还设置了以下环境变量： Bazel具备其网站所需的所有步骤(https://docs.bazel.build/versions/master/i
-
Gradle The JUnit Platform Gradle Plugin has been discontinued The junit-platform-gradle-plugin developed by the JUnit team was deprecated in JUnit Platform 1.2 and discontinued in 1.3. Please switch t
-
Cloudera留档，显示了一种“使用Avro模式文件创建Avro支持的Hive表”的简单方法。这很好。我想对Parque支持的Hive表做同样的事情，但是在这种情况下，相关的留档列出了每种列类型，而不是从模式中读取。是否可以像Avro数据一样从模式中读取Parque列？
-
我的目标是：正在使用和正在使用（应该链接库）（可能还有 工作起来没有任何问题。但它并没有形成一个图书馆链。< code>library1.cu和< code>library2.cu在同一个< code >中。so文件。 失败 如果我通过检查 ，则目标（T）内部。
-
在之前的版本中构建多种系统架构支持的 Docker 镜像，要想使用统一的名字必须使用 $ docker manifest 命令。 在 Docker 19.03+ 版本中可以使用 $ docker buildx build 命令使用 BuildKit 构建镜像。 该命令支持 --platform 参数可以同时构建支持多种系统架构的 Docker 镜像，大大简化了构建步骤。 设置环境变量 buildx
-
问题内容： 一个人如何使用Maven支持增量构建？那里有指南吗？（Google的最佳搜索结果令人失望） 问题答案： Maven默认情况下以增量方式生成，但是事实证明，编译器插件（即javac的核心）是如此之快，以至于每次构建新代码都不会成为代码库大小合理的瓶颈，而不是与构造大型程序集或运行大型测试进行比较套房。（与大多数语言一样，Java的编译速度比C ++快得多。）