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设置完就可以调试了（路径不能有中文！），要增加自动补全可以将右下角的cudac++切换为c++，但是因为不支持cuda语法提示错误，不影响使用。不想看报错就切换为cudac++，不知道还有没有其他的好方法。先安装vscode插件Nsight Visual Studio Code Edition和cudacpp。task.json设置。
利用vscode与ssh插件连接服务器我当时看的这篇知乎，讲得很详细https://zhuanlan.zhihu.com/p/412736012但是注意，在配置config文件时，IdentityFile这个属性并不是必须的，这是为了每次登录免输入密码搞的公钥私钥。但一般情况下如果服务器不是自己的应该配置不了这个东西利用命令行下载+安装Anaconda3参考这篇简短的博客，注意选择好自己要下载的版
小Z起起伏伏后，打算入门CUDA开发，入门第一步当然是开发环境的搭建，这里把我踩过的坑分享出来，这里linux服务器已安装好nVidia，并且vscode能够通过ssh连接服务器，我在这里只贴出怎么搭建win端通过vscode连接导linux服务器实现cuda开发的过程。这一步中，需要在工程文件夹内再建立一个.vscode文件夹，并且要写好配置文件，这一步经常容易报错。1）ctrl+shift+p
深度学习第一步 利用CUDA进行GPU加速 Win10/Win11+vs2019+cuda11.2+cuDNN8.1安装配置教程
自己在配置指定版本的cuda环境时出现很多问题，搜索了很多方法之后最终配置成功，特此记录一下。
vscode+wsl运行cuda代码，找不到nvcc编译器
本文是在已有一个版本的 CUDA 11.0 和 cuDNN 10.2（用于Matlab计算加速）的情况下，按照 TensorFlow 的版本要求再安装一个高版本的 CUDA+cuDNN+TensorFlow_gpu_2.7.0+MSVC2019+Anaconda+VScode。本文记录的是安装过程中的作者遇到的问题，对读者有一定的安装经验要求，对完全新手不友好。
安装 NVIDIA 驱动 + CUDA Toolkit安装 Visual Studio（或 Build Tools）提供编译/调试环境安装 VSCode + C/C++ + CUDA 插件创建.cu文件配置tasks.json（编译）和（运行/调试）或使用 CMake 管理项目（更专业）不一定必须安装完整版 Visual Studio，但需要其部分构建和调试组件。具体取决于你打算如何编译和调试 C
问题描述 将onnx的dll文件和lib文件copy到可执行文件所在文件夹下后，现象： 双击可执行文件能正常运行 在vscode中点击cmake插件的运行按钮出现报错为 c++ [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : LoadLibrary failed with error 126 “” when trying to load尝试方式 网上的大部分说cuda版本不对，或是
"D:/Windows Kits/10/Include/10.0.22621.0/ucrt/**"这条可以自己找找，我是用一个叫做Everything的软件找的。"D:/Tools/VStudio/VC/Tools/MSVC/14.29.30133/include/**"这条是。主要是includePath那三条添加、compilerPath的改动以及intelliSenseMode的改动。一、c
