设置先决条件产品s manbetx 845
为CUDA使用GPU Coder™®C / C ++代码生成，安装指定的产品s manbetx 845安装必备产品s manbetx 845。
Mex设置
当使用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
如果你有多个版本微软®Visual Studio®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。万博1manbetx适用于支万博1manbetx持微软Visual Studio版本,请参阅安装必备产品s manbetx 845。
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显示一个消息与链接建立不同的编译器。选择一个链接并更改用于构建MEX文件的默认编译器。在调用之前，您选择的编译器将保持默认mex -setup c ++选择其他默认值。有关更多信息，请参阅改变默认的编译器。该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的默认编译器墨西哥人设置C。
Linux平台
MATLAB和CUDA toolkit只支持Linux上万博1manbetxC/ c++语言的GCC/ g++编译器®平台。有关支持万博1manbetx的GCC/ g++版本，请参阅安装必备产品s manbetx 845。
环境变量
独立代码(静态库、动态链接库或可执行程序)生成有额外的设置要求。GPU编码器使用环境变量来定位生成代码所需的必要工具、编译器和库。
请注意
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 | 变量名 | 描述 |
|---|---|---|
| 视窗 | CUDA_PATH |
CUDA Toolkit安装的路径。 例如：
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NVIDIA_CUDNN |
cuDNN安装根文件夹的路径。根目录下包含bin、include和lib子目录。 例如：
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NVIDIA_TENSORRT |
TensorRT安装根目录。根目录下包含bin、data、include和lib子目录。 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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路径 |
CUDA可执行文件的路径。通常，CUDA toolkit安装程序会自动设置这个值。 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的动态链接库(DLL)路径。这个变量是运行深度学习示例所必需的。 例如：
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| Linux | 路径 |
CUDA工具包可执行文件的路径。 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头文件的路径。这个变量是构建深度学习示例所必需的。 例如：
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LD_LIBRARY_PATH |
CUDA库文件夹的路径。 例如：
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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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通往手臂的路径®目标硬件上的计算库文件夹。 例如：
集 |
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NVIDIA_CUDNN |
库安装的根文件夹路径。 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拥有所有GPU代码生成所需的工具和配置，请使用Coder.CheckGPuInstall.函数。该函数执行检查，以验证您的环境是否有所有第三方工具和库所需的GPU代码生成。你必须通过考试coder.gpuEnvConfig对象到函数。该函数基于给定配置对象中指定的属性验证GPU代码生成环境。
您还可以使用等效的基于gui的应用程序，该应用程序执行相同的检查，并可以使用命令启动，检查显卡安装。
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）
这里显示的输出具有代表性。结果可能会有所不同。
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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