win10安装vs2017系统显示没有连

win10安装vs2017cuda

1.win10下安装visual studio 2017出错

工作负荷不完整

使用 JavaScript 的移动开发(Microsoft.VisualStudio.Workload.WebCrossPlat.version=15.0.26208.0)

组件不完整

Cordova 6.3.1 工具集(Component.CordovaToolset6-3 1,version=15-0-26208 0)

你可以使用以下信息捜索解决方案,修改选择的上述工作负荷和组件并重试安装或者从计算机移除产品。

以下是导致上述工作负荷和组件不完整的一系列单个包故障?若要捜索这些特定问题的现有报告,请将URL从每个包故

P章复制粘贴到Web浏览器?如果已报告问题,则可以在那里找到解决方案或解决办法?如果还未报告问题,则可以创建

。。

返回代码:1

返回代码详细信息函数不正确的错误信息,我们可以按下面方法进行修复:

1、首先打开 网址 下载 Windows Management Framework 3.0,然后找到Windows6.1-KB2506143-x64.msu(64位系统下载这个,32位系统下载对应的x86的就可以);

2、下载Windows Management Framework 3.0和KB2506143到本地后点击安装,然后就会联网下载一个更新,等更新安装完成后,再修复安装Visual Studio2017即可解决问题成功安装vs2017。

2.cuda8.0怎么安装

步骤如下: 1.下载安装CUDA: 1.1 下载。

请到 cuda官网,选择合适的版本。如果版本不合适,安装的时候会提示的,但还是下载最新的比较好; 1.2 安装。

双击cuda_7.5.18_win10.exe,一步步来就好。 2.VS2013配置和测试 2.1 重启计算机。

关于是否添加环境变量,笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量,如果没有,请查看上文链接的博文; 2.2 配置VS。也请参考上述博文,不再赘述。

3.测试 上两个测试文件。 3.11 #include< stdio.h> 2 #include "cuda_runtime.h" 3 #include "device_launch_parameters.h" 4 bool InitCUDA() 5 { 6 int count; 7 cudaGetDeviceCount(&count); 8 if(count == 0) 9 { 10 fprintf(stderr, "There is no device.\n"); 11 return false; 12 } 13 int i; 14 for(i = 0; i < count; i++) 15 { 16 cudaDeviceProp prop; 17 if((&prop, i) == cudaSuccess) 18 { 19 if(prop.major >= 1) 20 { 21 break; 22 } 23 } 24 } 25 if(i == count) 26 { 27 fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n"); 28 return false; 29 } 30 cudaSetDevice(i); 31 return true; 32 } 33 34 int main() 35 { 36 if(!InitCUDA()) 37 { 38 return 0; 39 } 40 printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n"); 41 return 0; 42 } 3.2 1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 2 #include "cuda_runtime.h" 3 #include "cublas_v2.h" 4 5 #include 6 #include 7 8 using namespace std; 9 10 // 定义测试矩阵的维度 11 int const M = 5; 12 int const N = 10; 13 14 int main() 15 { 16 // 定义状态变量 17 cublasStatus_t status; 18 19 // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间 20 float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float)); 21 float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float)); 22 23 // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间 24 float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float)); 25 26 // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数 27 for (int i=0; i

103 float a=1; float b=0;104 // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组105 cublasSgemm (106 handle, // blas 库对象 107 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 A 属性参数108 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 B 属性参数109 M, // A, C 的行数 110 M, // B, C 的列数111 N, // A 的列数和 B 的行数112 &a, // 运算式的 α 值113 d_A, // A 在显存中的地址114 N, // lda115 d_B, // B 在显存中的地址116 M, // ldb117 &b, // 运算式的 β 值118 d_C, // C 在显存中的地址(结果矩阵)119 M // ldc120 );121 122 // 同步函数123 cudaThreadSynchronize();124 125 // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去126 cublasGetVector (127 M*M, // 要取出元素的个数128 sizeof(float), // 每个元素大小129 d_C, // GPU 端起始地址130 1, // 连续元素之间的存储间隔131 h_C, // 主机端起始地址132 1 // 连续元素之间的存储间隔133 );134 135 // 打印运算结果136 cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 ):" << endl;137 138 for (int i=0;i

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