Visual Studio Community 2017 cl.exe

Ответ 1

Ищите VCVARSALL.BAT - обычно на более высоком уровне. Если вы запустите это, он настроит вашу среду, чтобы вы могли просто вызвать CL без пути.

Документация здесь: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/f2ccy3wt.aspx

Ответ 2

У меня была эта проблема в другом контексте (Elixir/Phoenix, Rust), но cl.exe причина была такой же: cl.exe не удалось найти во время компиляции.

Моя настройка:

• Windows 10, x64
• Visual Studio Community 2017 уже установлен, но только для разработки С#

По какой-то причине решение с установкой Visual C++ Build Tools (как предложено @cozzamara) не работает. Остановка во время установки с некоторым неясным сообщением об ошибке. Думаю, мне не понравилась моя существующая установка Visual Studio.

Вот как я это решил:

1. Запустить установщик Visual Studio
2. Проверьте разработку Desktop с помощью C++ (скриншоты здесь)

3. Выполните следующую команду перед компиляцией:

   C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvars64.bat
   

   Из этого по команде cl.exe работает. Альтернативно (и более удобно для разработки) запустите приложение " Командная строка разработчика для VS 2017 " или "Командная строка x64 для командной строки VS 2017".

Ответ 3

Я не уверен, почему, но Path, похоже, не обновляется. Попробуйте запустить свои команды из командной строки "Developer Command для визуальной студии 2017".

Ответ 4

У меня была аналогичная проблема, когда Visual Studio 2017 не смог найти CL.exe или MIDL.exe для x64-конфигураций. Файлы там, из командной строки VS, они могут быть найдены, но не при создании из Visual Studio (но это работало для x86).

Когда я включил многословие вывода сборки в "Диагностика" (Tools => Options => Project & Solutions => Build & Run => MSBuild build output output verbosity), я заметил, что PATH не был должным образом расширен в 'SetEnv' шаг сборки для x64. Но сколько я пытался переустановить Visual Studio, отдельные компоненты, sdk, время автономной работы, очистку реестра и т.д., Ничего не решило (я почти собирался переустановить Windows).

Тогда я узнал, что проекты Visual Studio C++ могут импортировать файлы user.props из вашей папки данных приложения; этот раздел в файле проекта:

<ImportGroup Condition="'$(Configuration)|$(Platform)'=='Debug|x64'" Label="PropertySheets">
   <Import Project="$(UserRootDir)\Microsoft.Cpp.$(Platform).user.props" Condition="exists('$(UserRootDir)\Microsoft.Cpp.$(Platform).user.props')" Label="LocalAppDataPlatform" />
</ImportGroup>

$ (UserRootDir) оценивает на моем ПК C:\Users [имя_пользователя]\AppData\Local\Microsoft\MSBuild\v4.0, где я нашел файлы Microsofr.Cpp.xxx.user.props. Именно эти файлы имели старые пути (оставленные вне ранних установок и других инструментов).

Поэтому решение для меня состояло в том, чтобы удалить эти файлы prop в папке AppData.

Ответ 5

Загрузите http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools и это все. Это решает проблему для меня.

Ответ 6

Я попробовал решение Theo по настройке Visual Studio, но это не сработало для меня. Я запускаю Visual Studio Community 2017 на Windows 10, CUDA Toolkit 10.0. Чтобы быть точным, я пошел в C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Auxiliary\Build и запустил vcvarsamd64_x86.bat. Мой PyCUDA все еще не удалось скомпилировать, потому что cl.exe не был найден.

Я закончил создание тестового проекта CUDA в Visual Studio 2017 ("Файл" → "Новый проект") и выберите соответствующий CUDA слева.

Затем я построил (Ctrl + Shift + B или перешел в "Build" → "Build Solution") пример, который появился (что представляет собой простое векторное дополнение, реплицированное ниже).

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>

cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size);

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

int main()
{
    const int arraySize = 5;
    const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
    const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
    int c[arraySize] = { 0 };

    // Add vectors in parallel.
    cudaError_t cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "addWithCuda failed!");
        return 1;
    }

    printf("{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",
        c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);

    // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and
    // tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.
    cudaStatus = cudaDeviceReset();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaDeviceReset failed!");
        return 1;
    }

    return 0;
}

// Helper function for using CUDA to add vectors in parallel.
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size)
{
    int *dev_a = 0;
    int *dev_b = 0;
    int *dev_c = 0;
    cudaError_t cudaStatus;

    // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.
    cudaStatus = cudaSetDevice(0);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?");
        goto Error;
    }

    // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output)    .
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    // Copy input vectors from host memory to GPU buffers.
    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

    // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.
    addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);

    // Check for any errors launching the kernel
    cudaStatus = cudaGetLastError();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "addKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
        goto Error;
    }

    // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns
    // any errors encountered during the launch.
    cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!\n", cudaStatus);
        goto Error;
    }

    // Copy output vector from GPU buffer to host memory.
    cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

Error:
    cudaFree(dev_c);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);

    return cudaStatus;
}

Когда эта сборка завершилась успешно, я просмотрел команду, которая использовалась для запуска сборки, которая содержала следующий путь: C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.15.26726\bin\HostX86\x64. Я добавил это в переменную окружения PATH, и теперь мой PyCUDA работает! (И когда я посетил этот путь, я нашел cl.exe)

TL; DR

Создайте и создайте проект CUDA с помощью Visual Studio. Построить это. Как только это удастся, посмотрите на команду сборки и скопируйте путь оттуда на PATH.