无法打开 源 文件 cuda_runtime.h (dependency of sl/Camera.hpp)

Question

无法打开 源 文件 cuda_runtime.h (dependency of sl/Camera.hpp)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在C++中遇到cuda_runtime.h文件无法打开的问题，这通常是因为CUDA Toolkit没有正确安装或者环境变量设置不正确。下面是一些解决步骤：

1. 检查CUDA Toolkit是否已安装: 确保你已经安装了NVIDIA CUDA Toolkit，并且版本与你的系统兼容。如果你还没有安装，可以从NVIDIA官方网站下载并按照官方指南进行安装：NVIDIA CUDA Toolkit

2. 设置环境变量: 安装完成后，你需要配置一些环境变量以便编译器能找到CUDA相关的头文件和库文件。

• 在Windows上：
  • 添加CUDA的安装目录到PATH环境变量中。
  • 添加CUDA的include目录到INCLUDE环境变量中。
  • 添加CUDA的lib目录（通常是lib/x64）到LIB环境变量中。
• 在Linux或macOS上：

  • 修改或创建.bashrc、.zshrc或.profile文件（取决于你的shell），然后添加以下内容：

    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
    

  • 保存文件后，运行 source ~/.bashrc 或者相应的配置文件名，使更改生效。

1. 测试CUDA: 编写一个简单的CUDA程序来测试安装是否成功，例如：

#include <cuda_runtime.h>

int main() {
    int devCount;
    cudaGetDeviceCount(&devCount);
    printf("Number of devices: %d\n", devCount);
    return 0;
}

将此代码保存为test_cuda.cpp，然后使用NVCC编译器（nvcc）编译它：

nvcc test_cuda.cpp -o test_cuda
./test_cuda

如果一切正常，你应该能看到输出设备数量。

1. 集成CUDA到项目中: 在你的项目中，确保你正确地包含了CUDA头文件。通常情况下，你可能需要像这样包含CUDA头文件：

#include <cuda_runtime.h>
#include "sl/Camera.hpp"

确保sl/Camera.hpp文件也在正确的路径下，并且它的路径已经被添加到了项目的包含路径里。

1. IDE或构建系统的配置: 如果你是在特定的IDE（如Visual Studio, Code::Blocks, CLion等）或者构建工具（如Makefile, CMake, Gradle等）中遇到这个问题，你可能需要在相应配置中指定CUDA的路径。

按照上述步骤操作，应该能解决你遇到的问题。如果还有任何疑问或者问题仍然存在，请随时告诉我。