一个项目中含有bin目录,data目录,include目录,lib目录,src目录,CMakeLists.txt文件,这时候该怎么运行src目录下的.cpp文件

时间: 2024-03-05 18:52:54 浏览: 60
要运行src目录下的.cpp文件,需要先编译生成可执行文件,然后运行该可执行文件。以下是一些基本步骤: 1. 在终端中进入到项目根目录: ``` cd /path/to/project ``` 2. 创建一个build目录,用于存放编译生成的文件: ``` mkdir build ``` 3. 进入build目录: ``` cd build ``` 4. 运行CMake命令,生成Makefile: ``` cmake .. ``` 5. 命令行中提示生成成功后,运行make命令,进行编译: ``` make ``` 6. 编译成功后,可以在build目录中看到生成的可执行文件。运行该可执行文件即可: ``` ./src/your_program ``` 注意:如果您的程序需要使用一些库文件(例如lib目录下的库文件),则需要将库文件路径添加到CMakeLists.txt中,并在编译时链接相应的库文件。
相关问题

某个目录下有bin目录,data目录,include目录,lib目录,src目录,CMakeLists.txt文件,这时候该怎么运行src目录下的.cpp文件

您需要先进入src目录,然后编译该.cpp文件生成可执行文件,最后运行该可执行文件。具体步骤如下: 1. 打开终端,进入该目录: ``` cd /path/to/the/directory ``` 2. 进入src目录: ``` cd src ``` 3. 编译.cpp文件,生成可执行文件,假设该.cpp文件名为main.cpp: ``` g++ -o main main.cpp ``` 4. 运行可执行文件: ``` ./main ``` 这样就可以在终端中运行src目录下的.cpp文件了。请注意,上述命令中的路径和文件名需要根据实际情况进行修改。

某个目录下有bin目录,data目录,include目录,lib目录,src目录,CMakeLists.txt文件,这时候该怎么运行

这个问题需要你提供更多的信息。如果你要运行某个程序,你需要知道这个程序的名称和运行方式。如果你要编译程序,你需要知道编译方式和编译器的版本等信息。 但是,我可以提供一些基本的指导: 1. 如果你想运行一个已经编译好的可执行文件,你需要找到这个可执行文件所在的目录,然后在终端中输入可执行文件的名称,例如: ``` cd /path/to/bin ./myprogram ``` 2. 如果你想编译程序,你需要在终端中进入到程序的根目录(包含 CMakeLists.txt 文件的目录),然后执行以下命令: ``` mkdir build cd build cmake .. make ``` 上述命令将在 build 目录中生成可执行文件,然后你可以在终端中进入到 bin 目录,运行可执行文件。 需要注意的是,上述命令中的路径需要根据你实际的情况进行修改。如果你不知道具体的路径,可以使用以下命令查看当前目录下的文件和目录: ``` ls ```
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CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

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