CMake传递命令的参数我们在哪儿添加呢?


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You 2023-12-31 00:57:32 64159
分类专栏: 资讯

CMake传递命令的参数我们在哪儿添加呢?

打开当前工作目录的setting界面,例如USER SETTINGS,添加我们Cmake的配置参数:

{
    ...
    "cmake.configureArgs":["-DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/prototype/Desktop/Cuda-project/libtorch"],
}

好,然后我们执行Cmake的confit命令,我们直接调用命令台工具(Ctrl + Shift + P),然后选择Cmake Config:

《利用VScode和cmake编译构建C++工程代码》
《利用VScode和cmake编译构建C++工程代码》

这时候输出配置信息:

[cmake] Looking for pthread.h
[cmake] Looking for pthread.h - found
[cmake] Looking for pthread_create
[cmake] Looking for pthread_create - not found
[cmake] Looking for pthread_create in pthreads
[cmake] Looking for pthread_create in pthreads - not found
[cmake] Looking for pthread_create in pthread
[cmake] Looking for pthread_create in pthread - found
[cmake] Found Threads: TRUE  
[cmake] Found CUDA: /usr/local/cuda (found suitable version "9.2", minimum required is "7.0") 
[cmake] Caffe2: CUDA detected: 9.2
[cmake] Caffe2: CUDA nvcc is: /usr/local/cuda/bin/nvcc
[cmake] Caffe2: CUDA toolkit directory: /usr/local/cuda
[cmake] Caffe2: Header version is: 9.2
[cmake] Found CUDNN: /usr/local/cuda/include  
[cmake] Found cuDNN: v7.4.1  (include: /usr/local/cuda/include, library: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so)
[cmake] Autodetected CUDA architecture(s): 6.1;6.1
[cmake] Added CUDA NVCC flags for: -gencode;arch=compute_61,code=sm_61
[cmake] Found torch: /home/prototype/Desktop/Cuda-project/libtorch/lib/libtorch.so  
[cmake] Found OpenCV: /usr/local (found version "4.0.0") 
[cmake] Pytorch status:
[cmake]     libraries: torch;caffe2_library;caffe2_gpu_library;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so;/usr/local/cuda/lib64/libnvrtc.so;/usr/local/cuda/lib64/libnvToolsExt.so;/usr/local/cuda/lib64/libcudart_static.a;-lpthread;dl;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/librt.so
[cmake] OpenCV library status:
[cmake]     version: 4.0.0
[cmake]     libraries: opencv_calib3d;opencv_core;opencv_dnn;opencv_features2d;opencv_flann;opencv_gapi;opencv_highgui;opencv_imgcodecs;opencv_imgproc;opencv_ml;opencv_objdetect;opencv_photo;opencv_stitching;opencv_video;opencv_videoio
[cmake]     include path: /usr/local/include/opencv4
[cmake] Configuring done
[cmake] Generating done

提示所有库都找到了。

然后我们点击下面的build按钮:

《利用VScode和cmake编译构建C++工程代码》
《利用VScode和cmake编译构建C++工程代码》

就可以进行编译了:

[build] Starting build
[proc] Executing command: /home/prototype/anaconda3/bin/cmake --build /home/prototype/test/build --config Debug --target all -- -j 14
[build] Scanning dependencies of target example-app
[build] [ 50%] Building CXX object CMakeFiles/example-app.dir/main.cpp.o
[build] [100%] Linking CXX executable example-app
[build] [100%] Built target example-app
[build] Build finished with exit code 0

这里也是提示我们编译成功,成功后我们的目录是这样的:

《利用VScode和cmake编译构建C++工程代码》
《利用VScode和cmake编译构建C++工程代码》

所有的编译后的东西自动被这个cmake插件放入了build文件夹中,这个文件夹也是cmake插件自动生成的。

我们进入build文件夹执行一下我们生成的可执行文件:

prototype@prototype-X299-UD4-Pro:~/test$ cd build/
prototype@prototype-X299-UD4-Pro:~/test/build$ ./example-app
usage: example-app <path-to-exported-script-module>
prototype@prototype-X299-UD4-Pro:~/test/build$ ./example-app /home/prototype/Desktop/Deep-Learning/Pytorch-Learn/test/mobilenetv2-trace.pt
Time used:2521.94 ms

很快便输出了执行结果。

但是现在仍然还有两个问题:

  • 代码中的头文件依然显示没有找到,也就是之前所说的两个波浪线依然存在
  • 每次我们执行程序都需要进入终端然后执行命令行,稍微有点麻烦

下面我们便解决这两个问题:

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