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环境变量

GPU编码器™使用环境变量来找到所需的工具，编译器和代码生成所需的库。如果你有一个不规范的安装所需要的第三方产品，请确保以下环境变量设置。下载188bet金宝搏

注意

在Windows®在路径工具，编译器和库空格或特殊字符可在生成过程中产生问题。您必须安装在场所的第三方软件不包含空格或更改Windows设置，使短名称创建的文件，文件夹和路径。欲了解更多信息，请参阅使用Windows短名称在解决方案MATLAB解答。

平台 变量名 描述
视窗 CUDA_PATH

路径CUDA®工具包安装。

例如：

C：\ Program Files文件\ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ V10.0 \
NVIDIA_CUDNN

路径cuDNN安装的根文件夹。根文件夹包含垃圾桶，包括和lib子文件夹。

例如：

C：\ Program Files文件\ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ cuDNN \
NVIDIA_TENSORRT

路径TensorRT安装的根文件夹。根文件夹包含垃圾桶，数据，包括和lib子文件夹。

例如：

C：\ Program Files文件\ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ TensorRT \
OPENCV_DIR

路径的OpenCV的主机上生成文件夹。这个变量需要构建和运行深学习的例子。

例如：

C：\ Program Files文件\的OpenCV \构建
路径

的路径CUDA可执行文件。通常，CUDA工具包安装程序会自动设置这个值。

例如：

C：\ Program Files文件\ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ V10.0 \ BIN

路径cudnn.dll动态库。这个库的名字可能是你的安装不同。

例如：

C：\ Program Files文件\ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ cuDNN \ BIN

路径nvinfer *TensorRT的动态库。这个库的名字可能是你的安装不同。

例如：

C：\ Program Files文件\ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ TensorRT \ LIB

路径动态链接库的OpenCV（DLL）。这个变量需要运行深度学习的例子。

例如：

C：\ Program Files文件\ OpenCV的\编译\ 64 \ VC15 \ BIN
Linux的® 路径

路径CUDA工具包的可执行文件。

例如：

/usr/local/cuda-10.0/bin

路径OpenCV的库。这个变量需要构建和运行深学习的例子。

例如：

在/ usr / local / lib目录/

路径OpenCV的头文件。这个变量需要建立深学习的例子。

例如：

在/ usr /本地/包括/ OpenCV的
LD_LIBRARY_PATH

路径CUDA库文件夹。

例如：

/usr/local/cuda-10.0/lib64

路径cuDNN库文件夹。

例如：

在/ usr /本地/ cuDNN / lib64的/

路径TensorRT™库文件夹。

例如：

在/ usr /本地/ TensorRT / lib目录/

路径ARM®目标硬件上的计算库文件夹。

例如：

在/ usr /本地/ arm_compute / lib目录/

组LD_LIBRARY_PATHARM的目标硬件。
NVIDIA_CUDNN

路径cuDNN库安装的根文件夹。

例如：

在/ usr /本地/ cuDNN /
NVIDIA_TENSORRT

路径TensorRT库安装的根文件夹。

例如：

在/ usr /本地/ TensorRT /
ARM_COMPUTELIB

路径上的ARM目标硬件的ARM计算库安装的根文件夹。坐落在ARM目标硬件此值。

例如：

在/ usr /本地/ arm_compute

MEX设置

视窗系统

如果你有多个版本微软®视觉工作室®安装在你的Windows系统，MATLAB的C / C ++语言编译器®选择一个作为默认编译器。如果所选的编译器是不是与GPU编码器所支持的版本兼容，更改选择。金宝app对于支持金宝app微软的Visual Studio版本，请参阅安装必备产品下载188bet金宝搏。

要更改默认的编译器，使用MEX -setup命令。您打电话的时候MEX -setup，MATLAB显示与链接建立一个不同的编译器的消息。选择一个链接，并更改默认的编译器来编译MEX文件。您选择的编译器保持默认直到你打电话MEX -setup选择不同的默认值。欲了解更多信息，请参阅更改默认的编译器（MATLAB）。该MEX -setup命令仅更改C语言编译器。您还必须通过改变C ++的默认编译器MEX -setup C ++。

Linux的平台

MATLAB和CUDA工具包仅支持GCC编译器在Linu金宝appx平台上的C语言。有关支持金宝app版本的GCC，见安装必备产品下载188bet金宝搏。

验证设置

为了验证你的开发计算机有需要的所有GPU代码生成工具和配置，使用coder.checkGpuInstall功能。此功能进行检查，以验证您的环境有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反对功能。此函数验证基于在给定的配置对象中指定的属性的GPU代码生成环境。

您也可以使用等效的基于GUI的应用程序，执行相同的检查，并可以使用命令启动，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）

这里显示的输出为代表。您的结果可能会有所不同。

支持GPU：传递CUDA环境：传递运行时：传递CUFFT：传递cuSOLVER：传递CUBLAS：传递cuDNN环境：传递TensorRT环境：传递的基本代码生成：传递执行Basic代码：传递深度学习（TensorRT）代码生成：传递深度学习（tensorRT）执行代码：传递结果=与结构域：GPU：1 CUDA：1 cudnn：1 tensorrt：1 basiccodegen：1 basiccodeexec：1个deepcodegen：1 deepcodeexec：1 tensorrtdatatype：1仿形：0

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