CMake编译CUDA项目报错_xuelanghanbao的博客

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configure后显示如下错误

CMake Error at C:/Program Files/CMake/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message):
Compiling the CUDA compiler identification source file
“CMakeCUDACompilerId.cu” failed.

同时，注意到下面报错为

C:\Program Files\Microsoft Visual
Studio\2022\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v170\BuildCustomizations\CUDA
11.6.targets(611,9): error : The CUDA Toolkit v11.6 directory ‘’ does not
exist. Please verify the CUDA Toolkit is installed properly or define the
CudaToolkitDir property to resolve this error.

找到这篇文章：https://blog.csdn.net/friendan/article/details/122517340

根据文中方法，只要找到自己Microsoft Visual Studio 版本对应的BuildCustomizations文件夹，然后打开CUDA 的props文件，在CudaToolkitDir这一行将自己CUDAToolkit的路径添加上即可。

以Microsoft Visual Studio 2022、cuda11.6为例，打开以下目录 C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v170\BuildCustomizations 如下：

在这里插入图片描述
在 CUDA 11.6.props 文件的第12行 $(CudaToolkitCustomDir) 后添加路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6

修改前：

修改后：

编译通过，没有报错了。

根据文中方法，只要找到自己Microsoft Visual Studio 版本对应的BuildCustomizations文件夹，然后打开CUDA 的props文件，在CudaToolkitDir这一行将自己CUDAToolkit的路径添加上即可。找到这篇文章：https://blog.csdn.net/friendan/article/details/122517340。以Microsoft Visual Studio 2022、cuda11.6为例，打开以下目录。同时，注意到下面报错为。

编译 MXNet代码一直被 CMake 卡在了找不到 Cuda 编译器，原来是安装的CDUA版本要和Visual studio匹配才行，也就是选择Visual studio能够编译相应的 CUDA ，因为 CUDA 往往不能匹配新版本的编译器。 Compiling the C compiler identification source file " CMake CCompilerId.c" failed. Compiler: CMAKE _C_COMPILER-NOTFOUND Build flags: Id flags: The output was: 系统找不到指定的...

Try adding -D CUDA _ CUDA RT_LIBRARY=/usr/local/ cuda /lib64/lib cuda rt.so when you run cmake command. 参考的是 https://github.com/nicehash/nheqminer/issues/317 遇到同样问题的小伙伴也可以试试这个办法但是对我的... 使用 cmake -gui生成vs工程，进行configure时，报错信息如下： CMake Error at C:/Program Files/ CMake /share/ cmake -3.18/Modules/ CMake DetermineRCCompiler. cmake :25 (message): Could not find compiler set in environment variable RC: C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\

这是一个带有 cmake 构建树的 MEX 代码模板，用于演示如何使用 cmake 编译具有 CUDA GPU 支持的 Matlab MEX 文件。编译 MEX 需要 cmake 和 CUDA 。要在 Linux 下编译测试 MEX，首先将 MATLAB_ROOT 环境变量设置为您安装的 matlab 路径，例如'导出MATLAB_ROOT=/usr/local/MATLAB/R2012b'，然后，简单地做 mkdir 构建光盘构建 cmake ../src 制作进行安装要在 Windows 下编译测试 MEX，首先将 MATLAB_ROOT 环境变量设置为您安装的 matlab 路径，然后，使用 cmake 或 cmake -gui 根据安装的编译器（例如 MSVS）生成构建项目，然后，使用此编译器构建生成的项目。测试 MEX 源代码位于 /src/ cuda mex/cu

CSDN-Ada助手: 非常感谢博主分享关于CMake编译CUDA项目报错的经验，您的博客写得非常详细，仔细看完之后对我解决类似问题有很大的帮助。您的经验和知识分享让我们受益匪浅，非常期待您的下一篇文章，希望您能再次分享更多的知识和经验。再次感谢您的付出，期待您的更多精彩创作！为了方便博主创作，提高生产力，CSDN上线了AI写作助手功能，就在创作编辑器右侧哦～（https://mp.csdn.net/edit?utm_source=blog_comment_recall ）诚邀您来加入测评，到此（https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10450&utm_source=blog_comment_recall）发布测评文章即可获得「话题勋章」，同时还有机会拿定制奖牌。 CMake编译CUDA项目报错浩熙QAQ: 没有CUDA 11.6.props这个文件【大部分暴力】2021年第十二届蓝桥杯决赛 C++ B组北极星在海里.: [code=cpp] #include<bits/stdc++.h> using namespace std; // 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 int a[13]={0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31}; int gga(int n){ int t=n; int sum=0; while(t!=0){ int k=t%10; sum=sum+k; t=t/10; return sum; bool ab(int n){ int k=sqrt(n); if(k*k==n){ return true; }else{ return false; int main(){ // int y,m,d; int ans=0; for(int y=2001;y<=2021;y++){ if(y%400==0||(y%4==0&&y%100!=0)){ a[2]=29; }else{ a[2]=28; for(int m=1;m<=12;m++){ for(int i=1;i<=a[m];i++){ int q=gga(y)+gga(m)+gga(i); if(ab(q)==true){ ans++; cout<<ans; return 0; [/code] 【大部分暴力】2021年第十二届蓝桥杯决赛 C++ B组 xuelanghanbao: 是C++11，codeblocks和devc++其实都有，但通知里是codeblocks，所以我用的是codeblocks 【大部分暴力】2021年第十二届蓝桥杯决赛 C++ B组 awdkpawdkop: 想请问楼主，2021年的蓝桥杯c++编译环境是C++11吗？用的是codeblocks还是devc++ 官网的信息有点模糊，我不确定