VS2019+CUDA11.1新建项目里没有CUDA选项

安装VS2019+CUDA11.1后,在新建项目中未发现CUDA选项。解决方法包括:关闭VS,创建CUDA11.1文件夹并放入相应快捷方式,然后在开发者命令提示符中以管理员权限运行指定命令,即可在VS2019中看到CUDA项目模板。
部署运行你感兴趣的模型镜像

VS2019+CUDA11.1新建项目里没有CUDA选项

安装完VS2019+CUDA11.1后 发现vs的新建项中没有CUDA11.1选项

解决办法:
1.关闭所有的Visual Studio程序。
2.到D:\Asoftware\VisualStudioIDE\Common7\IDE\Extensions\NVIDIA下面(这个路径根据你的个人情况而定,是到你安装VS的目录)。

3.创建新的文件夹 CUDA 11.1 Wizards->11.1。

4.在c盘下找到两个文件,两个文件的路径如下:
C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v11.1\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards\2019\extension.vsixmanifest
C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v11.1\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards\Nvda.Vsip.CudaWizards.dll.pkgdef

5.在上面创建的11.1文件夹下创建这两个文件的快捷方式:
在这里插入图片描述

6.创建完快捷方式之后,打开 Visual Studio 2019 的开发者命令控制台,然后以管理员权限运行命令:devenv.com /setup /nosetupvstemplates

从搜索里面找到以管理员身份运行
在这里插入图片描述

然后输入命令即可
在这里插入图片描述
再打开vs2019就有cuda项目了
在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.7

PyTorch 2.7

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在VS2019重装后重新配置CUDA环境的问题。首先,我得仔细看看用户提供的引用内容,面提到很多关于安装顺序、环境变量、模板问题的情况。 用户提到之前安装顺序不对,导致VS2019找不到CUDA模块。根据引用[3],正确的顺序应该是先安装VS,再安装CUDA。但用户已经重装了VS2019,现在需要重新配置CUDA。可能的步骤包括检查CUDA安装、配置环境变量、设置VS项目属性以及验证安装。 首先,检查CUDA是否已经正确安装。用户可能已经安装了CUDA,但需要确认版本是否兼容VS2019。引用[3]提到CUDA 11.1.1VS2022中不兼容,所以需要确保CUDA版本支持VS2019。可能需要安装对应的CUDA版本,比如11.x,或者检查是否有更新的版本适配。 接下来是环境变量的配置。引用[4]和[5]都提到了需要设置CUDA_PATH和其他相关路径。用户需要确保系统环境变量中包含CUDA的路径,比如CUDA_PATH指向安装目录,以及将CUDA的bin和lib路径添加到Path变量中。如果用户重装了VS,可能需要重新检查这些变量是否存在或是否正确。 然后是VS2019的配置。引用[3]中提到,安装CUDA后,应该在VS的Extensions文件夹中有CUDA的模板。如果用户重装VS后,可能需要手动确认这些模板是否被正确安装。如果模板缺失,可能需要重新安装CUDA,或者按照引用中的方法,手动将模板文件链接到VS的扩展目录。 另外,项目属性的设置也很重要。在创建CUDA项目时,需要配置包含目录、库目录以及附加依赖项。引用[3]中的博客提到设置属性页后可以成功生成项目,所以用户需要确保这些路径指向正确的CUDA安装位置,比如包含目录指向CUDA的include文件夹,库目录指向lib/x64,并添加cudart.lib等依赖项。 最后,验证安装是否成功。用户可以通过编译一个简单的CUDA程序,比如向量加法,来测试环境是否配置正确。如果编译运行成功,说明配置正确;如果失败,需要根据错误信息排查问题,比如路径是否正确、环境变量是否生效、CUDA版本是否兼容等。 可能遇到的问题包括环境变量未正确设置、模板未正确安装、项目属性配置错误、或者CUDA版本与VS2019不兼容。需要一步步检查这些方面,确保每个步骤都正确无误。此外,用户之前可能自定义了安装路径,导致一些问题,所以建议使用默认安装路径以避免路径错误。 总结步骤应该是:确认CUDA安装与VS2019兼容,检查环境变量,配置VS中的项目属性,验证安装。如果仍有问题,参考引用中的博客进行进一步调整,比如手动添加模板或调整属性页设置。</think>以下是在Visual Studio 2019重装后重新配置CUDA环境的步骤: --- ### **步骤1:检查CUDAVS2019的兼容性** 1. **确认CUDA版本支持VS2019** CUDA 11.x(如11.0、11.111.2等)通常与VS2019兼容[^3][^4]。若安装的是较新版本(如CUDA 12.x),需检查NVIDIA官方文档确认兼容性。 2. **修复CUDA安装(可选)** 如果CUDA已安装但未正确关联VS2019,可尝试通过CUDA安装程序的「修复」功能重新关联。运行安装程序时选择「Custom」模式,勾选「Visual Studio Integration」组件[^2]。 --- ### **步骤2:配置环境变量** 1. **检查系统变量** - 打开「系统属性」→「高级」→「环境变量」 - 确保以下变量存在: ```text CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x CUDA_PATH_V11_x = %CUDA_PATH% ``` - 在`Path`变量中添加: ```text %CUDA_PATH%\bin %CUDA_PATH%\libnvvp %CUDA_PATH%\extras\CUPTI\lib64 ``` 2. **验证CUDA安装** 打开命令提示符,输入`nvcc --version`,若显示CUDA版本信息则安装正常[^4]。 --- ### **步骤3:配置VS2019CUDA支持** 1. **手动添加CUDA模板(若缺失)** 若VS2019未显示CUDA项目模板,需手动复制模板文件: - 定位CUDA安装目录下的模板文件(如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions`) - 将其复制到VS2019的扩展目录: ```text C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations ``` 2. **配置项目属性** - 新建项目 → 右键项目 → 「生成依赖项」→ 「自定义生成」→ 勾选「CUDA 11.x」 - 右键`.cu`文件 → 「属性」→ 「项类型」选择「CUDA C/C++」 - 在「VC++目录」中配置包含目录和库目录: ```text 包含目录:$(CUDA_PATH)\include 库目录:$(CUDA_PATH)\lib\x64 ``` - 在「链接器」→「输入」中添加依赖项:`cudart.lib`[^3][^5]。 --- ### **步骤4:验证配置** 1. **创建测试程序** 新建CUDA项目,添加以下代码(向量加法示例): ```cpp #include <stdio.h> __global__ void add(int *a, int *b, int *c) { int tid = blockIdx.x; if (tid < 100) c[tid] = a[tid] + b[tid]; } int main() { int a[100], b[100], c[100]; int *dev_a, *dev_b, *dev_c; cudaMalloc(&dev_a, 100*sizeof(int)); cudaMalloc(&dev_b, 100*sizeof(int)); cudaMalloc(&dev_c, 100*sizeof(int)); for (int i=0; i<100; i++) { a[i]=i; b[i]=i*2; } cudaMemcpy(dev_a, a, 100*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_b, b, 100*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); add<<<100,1>>>(dev_a, dev_b, dev_c); cudaMemcpy(c, dev_c, 100*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); cudaFree(dev_c); return 0; } ``` 2. **编译运行** 按`Ctrl+F5`编译运行,若输出无报错且生成可执行文件,则配置成功[^3][^4]。 --- ### **常见问题解决** - **模板未显示**:检查模板文件路径是否正确,或尝试以管理员权限运行VS2019。 - **编译错误**:确保项目属性中的CUDA配置项已启用,且环境变量无冲突[^5]。 - **CUDA版本冲突**:卸载旧版本CUDA并重装兼容版本(如CUDA 11.1+VS2019)[^3]。 ---
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Redamancy_06

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值