Windowsでは,ツール,コンパイラ,ライブラリへのパスにスペースまたは特殊文字が含まれていると,ビルドプロセス中に問題が生じる可能性があります。スペースが含まれない場所にサードパーティー製のソフトウェアをインストールするか,Windows設定を変更して,ファイル,フォルダー,およびパスの省略名の作成を有効にしなければなりません。詳細にいては，MATLAB的答案で使用Windows短名称の解決法を参照してください。

OpenCVソスをダウンロドしてラブラリをビルドしなければなりません。例には，opencv_core.libやopencv_video.libなど，個別のラ。詳細にいては，OpenCVドキュメンテ，ションを参照してください。

英伟达学校网站コンパイラは,ホストコンパイラとランタイムライブラリを含むホスト開発環境との緊密な統合に依存します。コンパ电子邮箱ラ，ライブラリ、およびその他のプラットフォーム固有の要件の詳細については、CUDA Toolkit のドキュメンテーションを参照してください。CUDAToolkitのドキュメンテ，ション(NVIDIA)を参照してください。

学校网站コンパ电子邮箱ラ，cuFFT、cuBLAS、cuSOLVER,推力ライブラリおよびその他のツールが含まれる既定のインストールオプションを選択することをお勧めします。

学校网站コンパイラは複数バージョンのGCCをサポートするため,他のバージョンのGCCを使用してCUDAコードを生成できます。ただし,MATLABインストールに含まれているC / c++ランタイムライブラリはサポートされているバージョンのGCC用にのみコンパイルされているため,生成コードをMATLABから実行すると互換性の問題が発生する可能性があります。

生成コ，ドの実行プロファルの解析ワ，クフロ，はnvidiaからのnvprofルによって異なります。CUDA工具包v10.1 以降では、NVIDIA はパフォーマンス カウンターへのアクセスを管理者ユーザーのみに制限します。GPU パフォーマンス カウンターをすべてのユーザーが使用できるようにするには、性能计数器的权限问题(NVIDIA)に記載されている手順を参照してください。

GPU编码器では,CUDA工具包version 8を使用したCUDAコードの生成はサポートされません。

これらの深層学習ライブラリの他のバージョンでは,このリリースをサポートするGPU编码器のすべての機能との互換性に問題がある可能性があります。

ターゲットプラットフォームで,ボードに対応するJetPackまたはDriveInstallソフトウェアを使用して,すべてのライブラリをインストールします。詳細は，NVIDIA板的安装和设置先决条件(NVIDIA Jetson万博1manbetx和NVIDIA DRIVE平台的MATLAB Coder支持包)を参照してください。

このラブラリはarmタゲットハドウェアにンストルしなければなりません。手臂ハードウェアではコンパイラとの互換性がない可能性があるため、プリビルド ライブラリは使用しないでください。代わりに、ソース コードからライブラリをビルドします。ホスト マシン上またはターゲット ハードウェア上で直接ライブラリをビルドします。GitHub^®でのラ@ @ブラリのビルド手順を参照してください。CPUのラesc escブラリのビルドに関する情報は、この投稿 (MATLAB答案)でも検索できます。

计算库のビルド時に,ビルドオプションでOpenCLのサポートを有効にします。手順にいては，arm计算库のドキュメンテ，ションを参照してください。手臂ターゲット ハードウェア上の OpenCL ライブラリ (v1.2 以上)。バージョン要件については、ARM Compute Library のドキュメンテーションを参照してください。ビルドの完了後、ライブラリが含まれる构建フォルダ，の名前を自由に変更します。また，建立/ opencl - 1.2 -存根フォルダにあるOpenCLラブラリを自由フォルダ，にコピ，します。ターゲットハードウェアで生成コードをビルドする際に,生成されたmakefileでライブラリを特定できるようにするには,これらの手順が必要です。