vscode安装cuda

在VSCode中安装CUDA需要进行以下几个步骤：
1. 首先，在VSCode的扩展商店中搜索并安装名为"CUDA"的扩展。
2. 安装完成后，打开VSCode的设置（文件 -> 首选项 -> 设置）。
3. 在设置中搜索"code-runner.executorMap"，找到"cu"的编译语句，并将地址设置为与你的安装路径一致。
4. 确定你的显卡支持的最高CUDA版本。可以通过在命令行中执行"nvidia-smi.exe"来查看，右上角的CUDA version即为你要确认的版本。
5. 下载CUDA时，注意不要选择比你的显卡支持的最高CUDA版本更新的版本。

相关问题

vscode查看cuda版本

要在VSCode中查看CUDA版本，您可以通过以下步骤进行：

1.打开VSCode并进入您的CUDA项目文件夹。

2.在终端中输入以下命令来检查CUDA版本：

nvcc --version

3.按回车键后，将显示您系统上安装的CUDA版本信息。

如果您的系统中未安装CUDA，则需要先安装CUDA。可以在NVIDIA官网上找到CUDA的下载和安装指南。

vscode配置cuda python

Visual Studio Code (VSCode) 配置CUDA Python环境通常是为了能够在该集成开发环境中编写和运行Python脚本，利用NVIDIA CUDA库进行GPU计算。以下是设置步骤：

1. **安装必要的插件**：
- 安装`ms-python.python`插件，这是官方的Python支持。
- 可选安装`ms-toolsai.jupyter`插件，用于Jupyter Notebook的支持。

2. **安装CUDA和cuDNN**：
- 下载并安装CUDA for your OS (Windows、macOS或Linux)，确保添加到系统PATH环境变量中。
- 同样地，安装cuDNN如果需要GPU加速深度学习。

3. **配置VSCode**：
- 打开VSCode，点击左下角的"扩展"图标，搜索"Cuda Tools"（如`NVCC Language Support`），安装相应的CUDA工具集。
- 配置cudnn路径，如果你安装了cudnn，可以创建一个名为`.vscode/c_cpp_properties.json`（针对C++项目）或`.vscode/settings.json`（针对所有项目）文件，并添加类似这样的内容：

{
    "cmake.configureArguments": [
        "-DCMAKE_CUDA_FLAGS='-lcudart'",
        "-DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python)",
        "-DPYTHON_INCLUDE_DIR=$(python -c 'import distutils.sysconfig; print(distutils.sysconfig.get_python_inc())')",
        "-c 'import sysconfig; print(sysconfig.get_config_var("LIBDIR")) + "/libpython{}.{}".format(sys.version_info[0], sys.version_info[1])')"
    ],
    // ...其他配置...
}

- 确保替换`$(which python)`为你的Python解释器路径，`sys.version_info[0]`和`sys.version_info[1]`用于获取Python版本号部分。

4. **设置环境变量**：
- 如果你的系统需要额外的环境变量，比如CUDA_HOME或PATH，可以在上述settings.json文件中添加`"env"`部分。

5. **测试设置**：
- 创建一个新的Python文件，尝试导入例如`torch`库，它会自动检测CUDA可用性。