升级CUDA版本导致VS2010错误:未找到导入的项目XXX,请确认<Import>声明中的路径正确,且磁盘上存在该文件。。。。...

本文介绍了解决VS2010中由于CUDA版本不匹配导致的项目导入错误的方法。通过修改项目文件中的CUDA版本号,确保与实际安装的CUDA版本一致。

VS2010错误:未找到导入的项目XXX,请确认<Import>声明中的路径正确,且磁盘上存在该文件。

E:\IGSNRR\dev\PhDThesisCode_CUDA\gtcg\gtcg.vcxproj : error : 未找到导入的项目“C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomizations\CUDA 5.5.props”。请确认 <Import> 声明中的路径正确,且磁盘上存在该文件。 E:\IGSNRR\dev\PhDThesisCode_CUDA\gtcg\gtcg.vcxproj

解决方法:找到项目工程的vcxproj文件,查找所有“CUDA 5.5”内容,如下:

<Import Project="$(VCTargetsPath)\BuildCustomizations\CUDA 5.5.props" />

修改为当前所安装的CUDA版本号即可,如CUDA 6.0

YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。利用YOLOv4训练完自己的数据集后,如何向大众展示并提供落地的服务呢?  本课程将提供相应的解决方案,具体讲述使用Web应用程序框架Flask进行YOLOv4的Web应用部署。用户可通过客户端浏览器上传图片,经服务器处理后返回图片检测数据并在浏览器中绘制检测结果。  本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Ubuntu系统上做项目演示,并提供在Windows系统上的部署方式文档。 本项目采取前后端分离的系统架构和开发方式,减少前后端的耦合。课程包括:YOLOv4的Flask部署系统架构、YOLOv4的安装及动态链接库的编译、 Flask的安装、YOLOv4的检测API接口python代码、 Flask的服务程序的python代码、前端html代码、CSS代码、Javascript代码、系统部署演示、生产环境部署建议、Windows系统上部署的区别等。 除本课程外,本人推出了有关YOLOv4目标检测的系列课程。持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》(Ubuntu版) 《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴识别》(Ubuntu版) 《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》(Ubuntu版) 《YOLOv4目标检测:原理与源码解析》(Ubuntu版) 《YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》(Ubuntu版) 《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》 《Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴识别》 《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》 《Windows版YOLOv4目标检测:原理与源码解析》 《Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》
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