/usr/local/cuda-10.0/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery.o -c deviceQuery.cpp /usr/local/cuda-10.0/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery deviceQuery.o mkdir -p ../../bin/x86_64/linux/release cp deviceQuery ../../bin/x86_64/linux/release
时间: 2023-11-30 16:03:44 浏览: 58
这是一个编译 CUDA 程序的命令,其中使用了 nvcc 编译器和 g++ 编译器。该命令编译了名为 deviceQuery.cpp 的源文件,并将其链接成名为 deviceQuery 的可执行文件。编译器还使用了多个不同的 compute capability,以便程序可以在不同的 NVIDIA GPU 上运行。最后,编译器将可执行文件复制到 ../../bin/x86_64/linux/release 目录下。
相关问题
./configure --prefix=/usr/local/bin/python3
根据提供的引用内容,你可以通过以下步骤来执行"./configure --prefix=/usr/local/bin/python3"命令:
1. 首先,进入到Python源代码的解压目录中。
2. 执行"./configure --prefix=/usr/local/bin/python3"命令来配置Python的安装路径。
3. 接下来,执行"make"命令来编译Python源代码。
4. 最后,执行"make install"命令来安装Python到指定的路径。
请注意,执行这些命令需要具有管理员权限。另外,确保你已经正确下载和解压了Python的源代码。
exec /usr/local/bin/docker-entrypoint.sh: permission denied
这个错误通常是由于执行权限不足导致的。你可以尝试使用以下命令来为该脚本添加执行权限:
```
chmod +x /usr/local/bin/docker-entrypoint.sh
```
然后再次尝试执行该脚本。如果问题仍然存在,可能是由于其他原因导致的权限问题,你可能需要检查所涉及的文件和目录的权限设置。