caffe源码编译——含依赖包源码编译_如何确定caffe依赖包的版本

1 依赖包版本说明

       表格中列举了我试验成功的所有依赖包及其对应版本号，部分依赖包可能和官方文档中所推荐的不同。经本人验证，caffe编译过程中所需的依赖包版本相互之间有严重的依赖关系，当然其他版本可能也能正常运行，但如果想节省时间的话，不妨试试以下这些吧~

2 依赖包源码编译安装

2.1 Protobuf

• 下载链接：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/archive/v3.6.0.zip

• 编译C++版

./autogen.sh
 
./configure --prefix=/path/to/install
 
make
 
make check
 
make install
 
protoc --version #检查是否安装成功

• Python binding安装（这样可以确保caffe和pycaffe使用的是同一版protobuf）

cd $root/python
 
python setup.py build
 
python setup.py install

2.2 leveldb

• 下载链接：https://github.com/google/leveldb/archive/v1.20.zip

• 编译安装

make -j8
 
cp -r include/* path_to_install/include/
 
cp out-shared/* path_to_install/lib/

 

2.3 gflags

• 下载链接：https://github.com/gflags/gflags/archive/v2.1.2.zip

• 编译安装

mkdir build
 
cd build
 
export CXXFLAGS="-fPIC”
cmake .. -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install
make VERBOSE=1
make -j8
make install

2.4 glog

• 下载链接：https://github.com/google/glog/archive/v0.3.3.tar.gz

• 编译安装

./configure --prefix=/path/to/install
 
make -j8
 
make install

 

2.5 boost

• 下载链接：https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.56.0/

• 编译安装

./bootstrap.sh --prefix=path/to/install
 
./b2 install

 

2.6 opencv

• 下载链接：https://github.com/opencv/opencv/archive/3.3.1.zip

• 编译安装

mkdir build
 
cd build
 
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install
 
make -j8
 
make install

2.7 snappy

• 下载链接：https://github.com/google/snappy/archive/1.1.6.zip
• 编译安装

./configure --prefix=/path/to/install
 
make
 
make install

2.8 atlas

• 查阅了多方资料，大家都不太建议自行编译，建议使用apt-get等工具安装
• sudo apt-get install libatlas-base-dev

2.9 lmdb

• 下载链接：https://github.com/LMDB/lmdb/archive/LMDB_0.9.18.zip
• 编译安装

cd lmdb-xxx/libraries/liblmdb
 
# 修改29行：prefix=/path/to/install
vim Makefile
 
make
 
make install

3 caffe 编译

• 下载链接：https://github.com/BVLC/caffe/archive/1.0.zip

• 编译—caffe：

# Step1:备份makefile.config --------------
 
cp Makefile.config.example Makefile.config
 
# ----------------------------------------
 
 
 
 
 
# Step2:根据自己的路径 对makefile.config进行相应修改 ----------------------------------------------
 
 
 
# 因为我们使用的是OpenCV3，所以需要取消注释
 
# Uncomment if you're using OpenCV 3
 
OPENCV_VERSION := 3
 
 
 
# 设置CUDA路径，若编译CPU版，则需要打开CPU_ONLY选项
 
# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
 
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
 
 
 
# 设置Python头文件路径，主要是Python.h和numpy头文件
 
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
 
PYTHON_INCLUDE := /home/conda/include/python2.7/ \
 
                  /home/conda/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include
 
 
 
# 设置Python库目录
 
# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
 
PYTHON_LIB := /home/conda/lib
 
 
 
# 设置其他依赖包的头文件路径和库目录
 
# Whatever else you find you need goes here.
 
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /home/local/include 
 
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /home/local/lib 
 
 
#------------------------------------------------------------------------------------------------
 
 
 
# Step3: 编译 --------------
 
make all -j8
 
make test
 
make runtest
 
#---------------------------

• 编译—pycaffe

make pycaffe
 
export PYTHONPATH=$caffe_root/python:$PYTHONPATH

 

4 问题汇总

 

Q1: 在python中import caffe时，提示"No module named google.protobuf.internal"

A: 卸载掉现在的protobuf，参考2.1重新安装。

 

Q2: xxx/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.9' not found

A: 参考https://blog.csdn.net/zx714311728/article/details/69628836

 

Q3: ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

A: 卸载numpy，重新安装一个版本号>1.14的numpy

 

Q4: import caffe 时出现Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so

A: 参考https://blog.csdn.net/u010335339/article/details/51501246

 

Q5: #error This file requires compiler and library support for the ISO C++ 2011 standard. This support is currently experimental, and must be enabled with the -std=c++11 or -std=gnu++11 compiler options.

A: 说明所使用的编译器默认不是C++11标准，需要修改caffe/Makefile相应位置，添上-std=c++11选项。具体有以下几处：

# <caffe/Makefile>
 
 
414 CXXFLAGS += -pthread -fPIC -std=c++11 $(COMMON_FLAGS) $(WARNINGS)
415 NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC -std=c++11 $(COMMON_FLAGS)
 
 
507         @ echo CXX/LD -o $@ $<
508         $(Q)$(CXX) -shared -o $@ $(PY$(PROJECT)_SRC) \
509                 -o $@ $(LINKFLAGS) -l$(LIBRARY_NAME) $(PYTHON_LDFLAGS) \
510                 -Wl,-rpath,$(ORIGIN)/../../build/lib -std=c++11
 
 
572         @ echo LD -o $@
573         $(Q)$(CXX) -shared -o $@ $(OBJS) $(VERSIONFLAGS) $(LINKFLAGS) $(LDFLAGS) -std=c++11
 
 
603         @ echo CXX/LD -o $@ $<
604         $(Q)$(CXX) $(TEST_MAIN_SRC) $(TEST_OBJS) $(GTEST_OBJ) \
605                 -o $@ $(LINKFLAGS) $(LDFLAGS) -l$(LIBRARY_NAME) -Wl,-rpath,$(ORIGIN)/../lib     -std=c++11
 
 
609         @ echo LD $<
610         $(Q)$(CXX) $(TEST_MAIN_SRC) $< $(GTEST_OBJ) \
611                 -o $@ $(LINKFLAGS) $(LDFLAGS) -l$(LIBRARY_NAME) -Wl,-rpath,$(ORIGIN)/../lib     -std=c++11
 
 
615         @ echo LD $<
616         $(Q)$(CXX) $(TEST_MAIN_SRC) $< $(GTEST_OBJ) \
617                 -o $@ $(LINKFLAGS) $(LDFLAGS) -l$(LIBRARY_NAME) -Wl,-rpath,$(ORIGIN)/../lib     -std=c++11
 
 
625         @ echo CXX/LD -o $@
626         $(Q)$(CXX) $< -o $@ $(LINKFLAGS) -l$(LIBRARY_NAME) $(LDFLAGS) \
627                 -Wl,-rpath,$(ORIGIN)/../lib -std=c++11
 
 
630         @ echo CXX/LD -o $@
631         $(Q)$(CXX) $< -o $@ $(LINKFLAGS) -l$(LIBRARY_NAME) $(LDFLAGS) \
632                 -Wl,-rpath,$(ORIGIN)/../../lib -std=c++11

Q6: 在编译MobileNet-Yolo时遇到这样的问题：opencv-3.3.1/lib/libopencv_videoio.so.3.3: error adding symbols: DSO missing from command line
collect2: error: ld returned 1 exit status
make: *** [.build_release/examples/ssd/ssd_detect.bin] Error 1 

A: 因为Makefile里有个小bug，在使用OpenCV3时少引了一个库，在Makefile的第198行后面添上opencv_videoio即可。

 

Q7: 编译caffe-ssd时遇到如下问题：/lib/libcaffe.so: undefined reference to `boost::re_detail::cpp_regex_traits_implementation<char>::transform(char constmake: *** [.build_release/tools/upgrade_net_proto_binary.bin] Error 1
*, char const*) const'

A: 在Makefile第181行后面添加boost_regex