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为CUDA使用GPU Coder™®C / C ++代码生成，安装指定的产品下载188bet金宝搏安装先决品产品下载188bet金宝搏。
Mex设置
使用GPU编码器生成CUDA MEX时，代码生成器使用NVIDIA®Matlab包含的编译器和库®。根据您的开发计算机上的操作系统，您只需要设置MEX代码生成器。
视窗系统
如果您有多个版本微软®视觉工作室®Windows上安装的C / C ++语言的编译器®MATLAB选择一个作为默认编译器。如果所选编译器与GPU编码器支持的版本不兼容，则更改选择。金宝app适用于支金宝app持Microsoft Visual Studio版本，参见安装先决品产品下载188bet金宝搏。
要更改默认编译器，请使用mex -setup c ++命令。你打电话的时候mex -setup c ++，Matlab显示带有链接的消息以设置不同的编译器。选择链接并更改构建MEX文件的默认编译器。您选择的编译器仍然是默认值，直到您致电mex -setup c ++选择其他默认值。有关更多信息，请参阅更改默认编译器。这mex -setup c ++命令仅更改C ++语言编译器。您还必须通过使用更改C的默认编译器mex -setup c.。
Linux.平台
Matlab和CUDA Toolkit仅支持Linux上金宝app的C / C ++语言的GCC / G ++编译器®平台。对于支持金宝app的GCC / G ++版本，请参阅安装先决品产品下载188bet金宝搏。
环境变量
独立代码（静态库，动态链接库或可执行程序）生成具有额外的设置要求。GPU编码器使用环境变量来找到代码生成所需的必要工具，编译器和库。
笔记
在Windows中，在工具，编译器和库的路径中的空间或特殊字符可以在构建过程中创建问题。您必须在不包含空格或更改Windows设置的位置安装第三方软件，以便为文件，文件夹和路径创建短名称。有关更多信息，请参阅使用Windows短名称解决方案matlab答案。
| 平台 | 变量的名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 视窗 | cuda_path. |
CUDA Toolkit安装的路径。 例如：
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nvidia_cudnn. |
CUDNN安装的根文件夹的路径。根文件夹包含BIN，包含和lib子文件夹。 例如：
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nvidia_tensorrt. |
tensorrt安装的根文件夹的路径。根文件夹包含bin，数据，包含和lib子文件夹。 例如：
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OpenCV_DIR. |
对主机上OpenCV的构建文件夹的路径。构建和运行深度学习示例需要此变量。 例如：
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小路 |
对CUDA可执行文件的路径。通常，CUDA Toolkit安装程序自动设置此值。 例如：
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往来的道路 例如：
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往来的道路 例如：
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OpenCV的动态链路库（DLL）的路径。运行深度学习示例需要此变量。 例如：
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| Linux. | 小路 |
对CUDA Toolkit可执行的路径。 例如：
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opencv库的路径。构建和运行深度学习示例需要此变量。 例如：
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opencv标题文件的路径。构建深度学习示例需要此变量。 例如：
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ld_library_path. |
对CUDA库文件夹的路径。 例如：
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CUDNN库文件夹的路径。 例如：
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tensorrt™库文件夹的路径。 例如：
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arm®计算目标硬件上的库文件夹。 例如：
放 |
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nvidia_cudnn. |
CUDNN库安装的根文件夹的路径。 例如：
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nvidia_tensorrt. |
tensorrt库安装的根夹的路径。 例如：
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ARM_Comptelib. |
ARM计算库安装在ARM目标硬件上的root文件夹的路径。在ARM目标硬件上设置此值。 例如：
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验证设置
要验证您的开发计算机是否具有GPU代码生成所需的所有工具和配置，请使用Coder.CheckGPuInstall.功能。此函数执行检查以验证您的环境是否具有GPU代码生成所需的所有第三方工具和库。你必须通过一个coder.gpuenvconfig.对象函数。此函数根据给定配置对象中指定的属性验证GPU代码生成环境。
您还可以使用执行相同的检查的等效基于GUI的应用程序，并且可以使用命令启动检查GPU安装。
在MATLAB命令窗口中，输入：
gpuenvobj = coder.gpuenvconfig;gpuenvobj.basiccodegen = 1;gpuenvobj.basiccodeexec = 1;gpuenvobj.deeplibtarget ='tensorrt';gpuenvobj.deepcodeexec = 1;gpuenvobj.deepcodegen = 1;结果= Coder.CheckGPuInstall（GPUENVOBJ）
此处显示的输出是代表性的。你的结果可能有所不同。
兼容GPU：通过CUDA环境：通过了运行时：通过CUFFT：通过CUSOLVER：通过CUBBLAS：通过了CUDNN环境：通过了TENRT环境：通过基本代码：通过基本代码：通过深度学习（TensorR）代码生成：通过深度学习（Tensorrt）代码执行：传递结果=带有字段的结构：GPU：1 CUDA：1 CUDNN：1 TensorRT：1 BasicCodegen：1 BasicCodeExec：1 DeepCodeGEN：1 DENDCODEEXEC：1剖面：0
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