之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

交叉编译OpenCV的Android版本 OpenCV作为一个强大的图像处理库,在Android上也有强大的应用. OpenCV官网提供了SDK的下载,可以直接下载使用 OpenCV官网地址:https://opencv.org/ 不过有时候也会有自定义编译的需求 下面来记录一下最近在交叉编译OpenCV所作的笔记 避免以后走弯路. 编译Host系统是Ubuntu 16.04 准备工作 下载opencv: git clone git@github.com:opencv/opencv.git gi

Ubuntu安装opencv with cuda 为了运行dense flow真是折腾啊,下面网址是教程 http://blog.aicry.com/ubuntu-14-04-install-opencv-with-cuda/ http://rolflussi.blogspot.com/2015/09/opencv-with-cuda-on-ubuntu-1404.html 建议不要安装3.0以上版本,但是2.4.10版本又不支持gpu,真TM坑爹,应该可以用2.4.12版本. 1.首先下载op

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/6580691f/,欢迎阅读! compile opencv with CUDA support on windows 10 Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Part 3: opencv mat for loop Part 4: speed up opencv

大家都把GPU&CUDA说的很NB狠NB,于是,下一步想通过GPU加速程序运行.这一个星期,都在配置OpenCV的CUDA环境,今天终于以失败告终,原因是实验室的机器显卡不支持CUDA...伤不起啊,一星期啊!!! 支持CUDA的GPU:http://developer.nvidia.com/cuda-gpus 虽然,最终失败了,但是总归还是有收获的,现把它总结起来,提醒自己,也给大家一个借鉴: 1.借鉴:http://blog.csdn.net/shuxiao9058/article/deta

用Eclipse的ant折腾了一天也没搞清楚为什么同样的设置ant出的class版本却不一样.后来下载个ant工具在命令行执行通过. 从网上抄得指定编译版本的方法如下: ant 运行时,必需依赖jdk6.0,而是用ant编译java文件时,却需要是用jdk1.4或者1.5.那如何指定ant编译版本呢? 最近发现了两种解决方案: 1.为 javac 任务指定target属性,取值为:1.3.1.4.1.5 即自己需要编译源码的版本,部分源码: <target name="main2"

Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jniopencv_highgui in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:) at java.lang.System.loadLibrary(System.

1.进入到文件所在文件目录,或者能找到文件的路径查看文件的修改记录 1 $ git log MainActivity.java 结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 commit 7641210b242a95eed17827dd8159e76bdad6d619 Author: ronanhardiman <</span>liqiang.isman@gmail.com> Date: Mon Apr 29 00:51:0

方法1:用yum命令安装 1.   查看当前jdk版本:Java –version,或者是:rpm -qa | grep jdk 2.   删除当前jdk:yum -y remove java-1.6.0-openjdk 3.   查看yum软件库中可用的jdk版本:yum search  jdk 4.   安装Java1.7版本: yum install java-1.7.0-openjdk yum install java-1.7.0-openjdk-devel 默认安装到/usr目录下.

Eclipse指定JDK版本 Failed to load the JNI shared JVM.dll 打开eclipse.ini添加 -vm C:/Java/jdk1.6.0_02/bin 参考:http://my.oschina.net/liangzhenghui/blog/277647 Failed to load the JNI shared JVM.dll 原因1:给定目录下jvm.dll不存在. 对策:(1)重新安装jre或者jdk并配置好环境变量.(2)copy一个jvm.dll

可以为tomcat指定JDK. 当系统中安装有多个版本的jdk时,可以为tomcat指定jdk版本. 在catalina.sh文件和setclasspath.sh文件开头的空白处加上如下一行: export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_45export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_45/jre

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

/******************************************************************************** * Buildroot 指定内核版本 * 说明: * Linux版本算是挺多的了,不同芯片的内核版本一在一直往上走,文件系统的内核版本 * 也要对应的跟上,之前也一直没有设置好这个内核版本,只要直接填这个版本号就行了. * * 2017-9-1 深圳 龙华樟坑村 曾剑锋 ********************************

opencv3.2提供了cuda很好的支持,cuda的opencv接口,让用户想使用opencv那样去使用cuda,不用写cuda代码 一开始编译opencv有关cuda的代码,opencv 里samples文件夹里有cmakelist可以参考,但是试了之后出现一堆错误,于是去找编译cuda cmake脚本 后来发现cmake里已经自带FindCUDA.cmake了,find_package(CUDA)(注意是大写)就能够找到了,而且像平时那样 target_link_libraries(opt

查看cuda版本 cat  /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V

本文转载自:http://blog.csdn.net/ikscher/article/details/43851643 1.进入到文件所在文件目录,或者能找到文件的路径查看文件的修改记录 1 $ git log MainActivity.java 结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 commit 7641210b242a95eed17827dd8159e76bdad6d619 Author: ronanhardiman <liq

1. 在setting.xml文件中的<profiles>标签加入如下配置: <profile> <id>jdk-1.8</id> <activation> <activeByDefault>true</activeByDefault> <jdk>1.8</jdk> </activation> <properties> <maven.compiler.source>

使用virtualenvwrapper管理虚拟环境 鉴于virtualenv不便于对虚拟环境集中管理,所以推荐直接使用virtualenvwrapper. virtualenvwrapper提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变得便利.它把你所有的虚拟环境都放在一个地方. 1.安装virtualenvwrapper(确保virtualenv已安装) pip install virtualenvwrapper pip install virtualenvwrapper-win #Windows使用该

Android Studio相当于是Intellij基础上写了一个AS插件,这个插件使用gradle作为构建系统,因此构建出现问题先考虑gradle的文档. gradle可以使用native build system,例如cmake.gradle中使用cmake时可以指定cmake版本,官方文档:https://google.github.io/android-gradle-dsl/current/com.android.build.gradle.internal.dsl.CmakeOption

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模