如何查看计算机安装了vs2010基础环境

Posted 2023-05-04

工具/原料

win7系统
vs2010安装包
加载准备

1
文件准备：
完vs2010压缩。如图所示为解压缩的结果。

2
执行文件：
找到“setup.exe”文件双击。

3
安装选择：
等一会儿，会跳出一个安装界面，如图所示，我们选择“安装..”。

4
载入开始：
然后点击确定，会出来一下界面，我们等待完成。

5
载入结束：
加载完成后会得到一下界面，然后接着点击“下一步”。

END
安装设置

1
阅读协议：
接着会出来一个权限的声明，我们选定“同意”；
然后“下一步”
如图所示。

2
配置安装：
接着会出来一个设置安装目录和安装内容的配置界面，如图所示，
我们配置“完全安装”，选择”默认路径”；
接着点击“安装”。

3
等待安装：
等待安装界面如下，看到了吧，我们安装的东西很多，怪不得要用到6G的空间呢？

4
安装完成：

END
安装帮助文档

1
执行帮助安装程序：
帮助文档，对于我们的后期开发起到很重要的作用。所以尽量还是把它给装上。
点击“安装帮助文档”。

2
选择帮助文档：
vs2010给出了一种比较自由可选的安装步骤，我们可以自己选择安装的内如。
我们直接全选就可以了。
如图中所示，的选定过程，图只是选择时的一个过程；我们的选择结果是全部都选定了。
最后，点击“更新”。

3
等待安装完成：
如图为等待界面。没啥可说的了，静静的等待就可以了。

4
安装完成：
静静地等待后，我们会看到一下界面；
我们直接点击“完成”；

5
其他：
有时候安装完成后会跳出一个“管理器”的界面如图所示；
大多数情况下我们直接点击“退出”就可以了。
END
安装结果演示

找到程序：
我们在开始菜单中找到“vs2010”文件夹，这里简写了哈；
找到如图总红圈所圈定的程序，单击鼠标左键，便可打开vs2010了。

等待界面：

程序界面：
看到了吧，这是我们安装的vs2010的主界面了。
好累啊，终于完成了。
安装这个东西用了2个多小了。 参考技术A 电脑——属性——高级设置——环境变量——第二个窗口的path，点开查看。不过环境一般都是要自己配的。如果你配好了，运行程序没有问题就是安装好了。

cuda8.0怎么安装

参考技术A 步骤如下：
1.下载安装CUDA：
1.1 下载。请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好；

1.2 安装。双击cuda_7.5.18_win10.exe,一步步来就好。

2.VS2013配置和测试
2.1 重启计算机。关于是否添加环境变量，笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量，如果没有，请查看上文链接的博文；
2.2 配置VS。也请参考上述博文，不再赘述。

3.测试
上两个测试文件。
3.1
1 #include< stdio.h>
2 #include "cuda_runtime.h"
3 #include "device_launch_parameters.h"
4 bool InitCUDA()
5
6 int count;
7 cudaGetDeviceCount(&count);
8 if(count == 0)
9
10 fprintf(stderr, "There is no device.\n");
11 return false;
12
13 int i;
14 for(i = 0; i < count; i++)
15
16 cudaDeviceProp prop;
17 if(cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)
18
19 if(prop.major >= 1)
20
21 break;
22
23
24
25 if(i == count)
26
27 fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
28 return false;
29
30 cudaSetDevice(i);
31 return true;
32
33
34 int main()
35
36 if(!InitCUDA())
37
38 return 0;
39
40 printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n");
41 return 0;
42

3.2
1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库
2 #include "cuda_runtime.h"
3 #include "cublas_v2.h"
4
5 #include <time.h>
6 #include <iostream>
7
8 using namespace std;
9
10 // 定义测试矩阵的维度
11 int const M = 5;
12 int const N = 10;
13
14 int main()
15
16 // 定义状态变量
17 cublasStatus_t status;
18
19 // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间
20 float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
21 float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
22
23 // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
24 float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float));
25
26 // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数
27 for (int i=0; i<N*M; i++)
28 h_A[i] = (float)(rand()%10+1);
29 h_B[i] = (float)(rand()%10+1);
30
31
32
33 // 打印待测试的矩阵
34 cout << "矩阵 A :" << endl;
35 for (int i=0; i<N*M; i++)
36 cout << h_A[i] << " ";
37 if ((i+1)%N == 0) cout << endl;
38
39 cout << endl;
40 cout << "矩阵 B :" << endl;
41 for (int i=0; i<N*M; i++)
42 cout << h_B[i] << " ";
43 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
44
45 cout << endl;
46
47 /*
48 ** GPU 计算矩阵相乘
49 */
50
51 // 创建并初始化 CUBLAS 库对象
52 cublasHandle_t handle;
53 status = cublasCreate(&handle);
54
55 if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
56
57 if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED)
58 cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;
59
60 getchar ();
61 return EXIT_FAILURE;
62
63
64 float *d_A, *d_B, *d_C;
65 // 在 显存 中为将要计算的矩阵开辟空间
66 cudaMalloc (
67 (void**)&d_A, // 指向开辟的空间的指针
68 N*M * sizeof(float) //　需要开辟空间的字节数
69 );
70 cudaMalloc (
71 (void**)&d_B,
72 N*M * sizeof(float)
73 );
74
75 // 在 显存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
76 cudaMalloc (
77 (void**)&d_C,
78 M*M * sizeof(float)
79 );
80
81 // 将矩阵数据传递进 显存 中已经开辟好了的空间
82 cublasSetVector (
83 N*M, // 要存入显存的元素个数
84 sizeof(float), // 每个元素大小
85 h_A, // 主机端起始地址
86 1, // 连续元素之间的存储间隔
87 d_A, // GPU 端起始地址
88 1 // 连续元素之间的存储间隔
89 );
90 cublasSetVector (
91 N*M,
92 sizeof(float),
93 h_B,
94 1,
95 d_B,
96 1
97 );
98
99 // 同步函数
100 cudaThreadSynchronize();
101
102 // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册。
103 float a=1; float b=0;
104 // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组
105 cublasSgemm (
106 handle, // blas 库对象
107 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 A 属性参数
108 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 B 属性参数
109 M, // A, C 的行数
110 M, // B, C 的列数
111 N, // A 的列数和 B 的行数
112 &a, // 运算式的 α 值
113 d_A, // A 在显存中的地址
114 N, // lda
115 d_B, // B 在显存中的地址
116 M, // ldb
117 &b, // 运算式的 β 值
118 d_C, // C 在显存中的地址(结果矩阵)
119 M // ldc
120 );
121
122 // 同步函数
123 cudaThreadSynchronize();
124
125 // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去
126 cublasGetVector (
127 M*M, // 要取出元素的个数
128 sizeof(float), // 每个元素大小
129 d_C, // GPU 端起始地址
130 1, // 连续元素之间的存储间隔
131 h_C, // 主机端起始地址
132 1 // 连续元素之间的存储间隔
133 );
134
135 // 打印运算结果
136 cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 )：" << endl;
137
138 for (int i=0;i<M*M; i++)
139 cout << h_C[i] << " ";
140 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
141
142
143 // 清理掉使用过的内存
144 free (h_A);
145 free (h_B);
146 free (h_C);
147 cudaFree (d_A);
148 cudaFree (d_B);
149 cudaFree (d_C);
150
151 // 释放 CUBLAS 库对象
152 cublasDestroy (handle);
153
154 getchar();
155
156 return 0;
157