Caffe 工程的一些编译错误以及解决方案

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整理一下最近遇到caffe工程的一些编译错误以及解决方法。

1 cuDNN

cuDNN当前最新版本是v5，近两三年的一些caffe工程，使用的版本不尽相同，其中以v2/v3版本的最为常见，所以使用的时候一定要搞清楚（当然如果作者没说，那就自己依次尝试吧）。

cuDNN出现版本不匹配，在工程make的时候，会报如下错误（以安装v4版本，编译v3版本的程序为例）：

...

NVCC src/caffe/layers/deconv_layer.cu
NVCC src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu
src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu(81): error: argument of type "cudnnAddMode_t" is incompatible with parameter of type "const void *"
          detected during instantiation of "void caffe::CuDNNConvolutionLayer<Dtype>::Forward_gpu(const std::vector<caffe::Blob<Dtype> *, std::allocator<caffe::Blob<Dtype> *>> &, const std::vector<caffe::Blob<Dtype> *, std::allocator<caffe::Blob<Dtype> *>> &) [with Dtype=float]" 
(157): here

...

20 errors detected in the compilation of "/tmp/tmpxft_00002703_00000000-16_cudnn_conv_layer.compute_50.cpp1.ii".
make: *** [.build_release/cuda/src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.o] Error 1
make: *** Waiting for unfinished jobs....
 
 

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解决方案是这样的，下载v3版本，解压后，在终端进入所在文件夹下（这里仍然以v3版本为例）：

$ cd lib64/
$ sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
$ cd ../include/
$ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
$ cd /usr/local/cuda/lib64/
$ sudo rm -r libcudnn.so libcudnn.so.7.0
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.64 libcudnn.so.7.0
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.0 libcudnn.so
$ sudo ldconfig
 
 

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2 OpenCV

我使用的版本是3.1.0，在编译工程的时候，遇到如下BUG：

...

CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin 
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread(cv::String const&, int)’ 
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imencode(cv::String const&, cv::_InputArray const&, std::vector >&, std::vector > const&)’ 
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imdecode(cv::_InputArray const&, int)’ 
collect2: error: ld returned 1 exit status 
make: * [.build_release/tools/convert_imageset.bin] Error 1

...
 
 

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首先，我是已经配置过了OpenCV的，可以这样查询安装版本：

$ pkg-config --modversion opencv
 
 

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因为编译好了，理所当然，输出结果是3.1.0

所以出现上面的错误，应该是opencv_imgcodecs链接的问题，比较有效的解决方案是，把opencv需要的lib添加到Makefile文件中，找到LIBRARIES（在PYTHON_LIBRARIES := boost_python python2.7 前一行）并修改为：

LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy \
        lmdb boost_system hdf5_hl hdf5 m \
        opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs
 
 

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3 make

每次需要重新编译的过程中，首先需要清除掉以往编译的结果：

$ make clean
 
 

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然后再重新编译：

$ make all -j12
$ make distribute
$ make pycaffe
$ make matcaffe
 
 

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-j12的含义是run 12 jobs in parallel，看自己机器的性能，自己设置，可以更快编译。