setup_cuda.py 编译gpu_nms

已于 2022-07-10 11:28:55 修改
阅读量8k 收藏 4
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python宝典 深度学习宝典 文章标签： python 开发语言
于 2018-02-07 20:36:03 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/79284083
在编译GPU版nms时，需确保环境配置正确，如使用VS2013或VS2015，需将编译器的bin路径（例如C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio 14.0VCin）添加到系统环境变量中，以解决'cl.exe'找不到的问题。同时，该文提及如何进行多个文件的同时编译。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

setup_cuda.py
setup_cuda
1.修改 
include_dirs = [numpy_include, r'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include'])
2.报错：
LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“ID=2.obj”
error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v8.0\\bin\
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
通过setup.py上传含CUDA代码的Python模块到PyPI并进行自动编译
HalcyonBravado的博客
11-15 2640
通过setup.py上传含CUDA代码的Python模块到PyPI并进行自动编译欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 通过https://pypi.o
基于Windows的CUDA安装 (Setup CUDA on Windows)
pretend_b的专栏
12-09 2265
操作系统(OS):                      Windows 7集成开发环境(IDE):               Microsoft Visual Studio 2008 SP1CUDA版本(CUDA Version):   3.0进行CUDA编程时支持CUDA的硬件不是必须的，CUDA提供了用CPU模拟GPU运行的模式，所以CUDA程序可以在任何配置的机器上编写。但是，想要体验CUDA的大规模并行的高速运算，支持CUDA的硬件是必须的。下载CUDA下载：http://developer
word文档中如何在方框中打✔
qq_45412052的博客
05-19 881
编辑word文档的时候，偶尔会遇到需要在方框内输入对勾的符号，虽然看起来好像很简单的一个一个符号，却经常容易遗忘，下面我介绍三种最简单的输入方法。接着选中该字母，再在上方的左上角的字体中选择“Wingdings 2”，然后刚才的字母R就变成了下图三我们需要的符号了；，首先在文档里输入数字“2611”，如图一，然后再按下组合键Alt+X，这时刚才的数字就变成了方框内带对勾的符号了；最后一种方法就是依次点击“插入”-“符号”-“其他符号”，然后在符号列表中就能找到我们需要的方框内打勾的这个符号了；
win10 vs2015 编译nms和gpunms
02-07
rcnn r-fcn tiny-face 需要用， win10 vs2015 编译nms和gpunms，亲测成功，推荐下载
python gpu_nms编译错误
fanhenghui的专栏
11-01 3603
解决方案: 将出错的函数变量__pyx_t_5numpy_int32_t*，改成int*(见红色字体)。接着，为了保证gpu_nms.cpp不再由gpu_nms.pyx自动生成，需要将setup.py中ext_modules数组下的nms/gpu_nms.pyx改为nms/gpu_nms.cpp。 error: _nms((&(__Pyx_BufPtrStrid...
编译nms
啊呜兮兮的博客
04-14 1017
编译nms： ModuleNotFoundError: No module named' xxx.nms.cpu_nms' 说明缺少编译的nms 在 https://github.com/hanlinshi/nms 下载nms代码 这个里面包含了两个版本的nms里面的函数有所不同。自己可以查看一下。选择一个下载进行编译 进入目录进行编译 $ python3 setup.py build_ext --inplace 运行以后会得到两个so文件，一个cpu_xxxx.so 一个 gpu_xxxx.so 将这两
如何让iou3d_nms_utils.py引入iou3d_nms_cuda
03-25
- 确保项目包含 `iou3d_nms_cuda` 的源码（通常为 `.cu` 或 `.cpp` 文件）及对应的 `setup.py` 编译脚本。 - 执行编译命令（需CUDA环境支持）： ```bash python setup.py build_ext --inplace ``` 成功编译后...
有这个iou3d_nms_cuda.cp38-win_amd64.pyd
03-25
2. 尝试按照引用[4]中的方法运行`python setup.py build develop`来编译生成该文件。 3. 如果编译失败，可能需要寻找预编译的.pyd文件，如引用[2]中提到的，从其他目录复制或从社区获取。 4. 确保Python版本（3.8）...
yolo_obb使用时报错，C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\venv\Scripts\python.exe C:/Users/metrology2/PycharmProjects/yolo/yolov5_obb-master/detect.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\detect.py", line 30, in <module> from models.common import DetectMultiBackend File "C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\models\common.py", line 23, in <module> from utils.datasets import exif_transpose, letterbox File "C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\utils\datasets.py", line 28, in <module> from utils.augmentations import Albumentations, augment_hsv, copy_paste, letterbox, mixup, random_perspective File "C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\utils\augmentations.py", line 12, in <module> from utils.general import LOGGER, check_version, colorstr, resample_segments, segment2box File "C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\utils\general.py", line 35, in <module> from utils.nms_rotated import obb_nms File "C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\utils\nms_rotated\__init__.py", line 1, in <module> from .nms_rotated_wrapper import obb_nms, poly_nms File "C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\utils\nms_rotated\nms_rotated_wrapper.py", line 4, in <module> from . import nms_rotated_ext ImportError: cannot import name 'nms_rotated_ext' from partially initialized module 'utils.nms_rotated' (most likely due to a circular import) (C:\Users\metrology2\PycharmProjects\yolo\yolov5_obb-master\utils\nms_rotated\__init__.py) Process finished with exit code 1
最新发布
07-08
print(nms_rotated_ext.__file__) # 确认文件路径正确 ``` > **关键点**：此错误本质是编译结果未正确放置到 Python 模块搜索路径中，手动复制是最直接有效的解决方案[^3]。 --- ### 相关问题 1. **如何验证 CUDA...
mmdetection_ops.zip
05-03
- **安装CUDA**：CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的开发工具，对于利用GPU加速深度学习模型至关重要。访问NVIDIA官网，选择CUDA 10.1版本进行下载并安装。安装过程中注意选择自定义安装，并勾选开发工具（如nvcc）和...
setuptools编译cuda扩展
lucky404的博客
08-09 214
pybind11 cuda, setuptools cuda
编译DCNv2网络：error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIAGPUComputingToolkit\\CUDA\\v1
11-20
编译DCNv2网络：error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIAGPUComputingToolkit\\CUDA\\v10.0\\bin\\nvcc.exe'
ubuntu环境 编译CPU版的NMS
Maisie_Nan的博客
03-24 543
关键点检测：https://github.com/zigangzhao-ai/Pose-key-points-detection 第一步：下载源码和demo模型数据 git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 在下载好的py-faster-rcnn的文件夹下运行 ./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh 模型数据下载。 第二步：编译cpython模块 进入lib.
Linux编译PyTorch1.31.1+CUDA版
HfCloud的博客
03-28 772
需要把Python解释器嵌入C++程序中使用，并且同时想要能够同时在C++代码和Python代码中使用Torch（所以不能仅使用libTorch），能通过pybind11在python和C++代码中传递tensor（at::Tensor和torch.Tensor)。最开始尝试将使用pip安装的cuda版pytorch下的torch/lib中的.so文件作为动态库参与链接，却发生了ABI不兼容的问题，查询一波资料后发现只能自行编译pytorch解决。折腾了很长时间才成功，这里面坑太过于多，遂记之。
【M2Det】编译Cython版本NMS
mjiansun的专栏
01-06 1469
具体参考来自于https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows 由于编译gpu版本比较麻烦，所以需要将gpu部分注释掉，只编译cpu即可（GPU版本可以根据本文章顶部链接自行修改） 进入到M2Det/utils目录下，将该目录下的build.py修改为如下形式： # --------------------------------------...
成功解决CUDA Setup failed despite GPU being available. Inspect the CUDA SETUP outputs above to fix your
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-26 1826
​ 成功解决CUDA Setup failed despite GPU being available. Inspect the CUDA SETUP outputs above to fix your environment! 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 ===================================BUG REPORT=================================== Welcome to bitsandbytes. For
error: command ‘C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.2\\bin\\nvcc.exe‘ failed
热门推荐
m0_56192771的博客
02-28 2万+
error: command ‘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin\nvcc.exe’ failed with exit status 1 我在windows10下安装detectron2（最新版maskRCNN）时，遇到了错误信息：error: command ‘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin\nvcc.exe’ failed wi
Pytorch拓展C++和CUDA：讲解和细节
欢迎来到hellyou的博客
04-10 4237
Pytorch拓展C++ 以及 CUDA 文件结构和运行方式 #method 1 code/ test.cpp test.cu setup.py test.py callandrun.py #method 2 code/ test.cpp test.cu setup.py test.py callandrun.py 首先新建一个目录，目录里...
Windows 11 安装 pytorch3d可能遇到的问题，以及最终成功安装使用的版本分享（使用RTX3070）
哦牛逼，我放我GitHub博客链接还报违规的
08-29 2490
Windows 11 安装 pytorch3d可能遇到的问题，以及最终成功安装使用的版本分享（使用RTX3070）
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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

AI算法网奇

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

实付元
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