caffe 编译错误记录 -凯发k8官方网
caffe 编译错误记录
装了opencv 3之后，以前可以编译成功的的caffe总是出现错误，现记录下来，作为备份：
1、build_release/lib/libcaffe.so：对‘cv::imdecode(cv::_inputarray const&, int)’未定义的引用
对于各种cv出错：
解决方法：
修改makefile:
libraries = glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial matio opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs
下次编译之前要 make clean
2、make: /usr/local/bin/mexext：命令未找到
sudo ln -s /usr/local/matlab/r2016b/bin/mexext /usr/local/bin
警告: 您使用的 gcc 版本为 ‘5.4.0’。不支持该版本的 gcc。mex 当前支持的版本为 ‘4.9.x’。有关当前支持的编译器列表，请参阅: http://www.mathworks.com/support/compilers/current_release。
不管它。
3、m//home/yali/anaconda2/lib/libpng16.so.16：对‘inflatevalidate@zlib_1.2.9’未定义的引用
sudo ln -s /home/yali/anaconda2/lib/libpng16.so.16 libpng16.so.16 （方法不行）
正确解决方法：
在 makefile.config 中，加入下一句
linkflags := -wl,-rpath,$(home)/anaconda/lib
4、python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: no such file or directory
解决方法：没装numpy的先安装
sudo apt-get install python-numpy
然后 sudo find / -name numpy，显示
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy
/usr/share/numpy
/usr/include/python2.7/numpy
/usr/include/numpy
/usr/lib/python2.7/dist-packages/cython/includes/numpy\
然后对照 makefile.config
将第二行加一个local
python_include := /usr/include/python2.7 \
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/includ
5、importerror: no module named caffe
解决方法1：
首先新建一个py文件，命名为_init_paths.py 里面写入如下代码：
import os.path as osp
import sys
def add_path(path):
if path not in sys.path:
sys.path.insert(0, path)
this_dir = osp.dirname(__file__)
#add caffe to pythonpath
caffe_path = osp.join(this_dir, '..', 'caffe', 'python') #注意路径：this_dir表示当前路径，‘..’返回上一层的caffe所在的路径，根据自己的caffe所在路径修改
add_path(caffe_path)
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每次使用caffe的时候在 import caffe 前面加上 import _init_paths 即可：
import _init_paths # _init_paths.py 和当前命令放在同一路径下
import caffe
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解决方法2:
caffe_root = '/home/mmt/desktop/caffe/)'
import sys
sys.path.append("/home/mmt/desktop/caffe/python")
sys.path.append("/home/mmt/desktop/caffe/python/caffe")
import caffe
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6、编译fast -rcnn时的错误
./include/caffe/util/cudnn.hpp:124:41: error: too few arguments to function
‘cudnnstatus_t cudnnsetpooling2ddescriptor(cudnnpoolingdescriptor_t, cudnnpoolingmode_t, cudnnnanpropagation_t, int, int, int, int, int, int)’
解决方法：
1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现，即相应的cudnn.hpp.
2.将./src/caffe/layer里的，所有以cudnn开头的文件，例如cudnn_lrn_layer.cu，cudnn_pooling_layer.cpp，cudnn_sigmoid_layer.cu。
rbgirshick的py-faster-rcnn实现，因为其cudnn实现为旧版本的实现，所有出现了以上问题.
然后 make clean，再重新编译
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src/caffe/layers/cudnn_softmax_layer.cpp:6:48:
fatal error: caffe/layers/cudnn_softmax_layer.hpp: no such file or directory
将新版本caffe中的 incliude里面的layer文件夹移过去
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7、importerror: libprotobuf.so.8: cannot open shared object file: no such file
解决方法：http://blog.csdn.net/yl33489/article/details/73605398
http://blog.csdn.net/hailong0715/article/details/52057873
说明你使用的protobuf要么是没有编译过，所以找不到对应的库文件，要么就是您编译之后的安装路径没有假如到配置中所以报错。
如果是第一种，请先下载protobuf-2.5.0，我已经上传到网盘http://pan.baidu.com/s/1pkagqp1
如果是第二种情况：
则需要创建新文件：/etc/ld.so.conf.d/libprotobuf.conf ，然后在其中加入内容：/usr/local/lib
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8、typeerror: slice indices must be integers or none or have an _index_ method
说是numpy版本的问题。
解决方法：
sudo pip install -u numpy==1.11.0
python -c "import numpy; print numpy.__version__"
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9、importerror: numpy.core.multiarray failed to import
重新 make fasterrcnn/lib
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10、systemerror: null result without error in pyobject_call
解决方法：
sudo apt-get install python-yaml
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10、./include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: no such file or director
解决方法：
sudo pip install protobuf --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple
sudo pip install pillow --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple
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11、/lib/rpn/proposal_layer.py:175: runtimewarning: invalid value encountered in
训练到8060次发生错误
解决方法：
将
1）a possible solution could be to decrease the base learning rate in the solver.prototxt（只能延迟错误出现的时间）
as it is recommended here http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html
just change the base_lr: 0.001 to 0.0001
2）修改/py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py第204-207行，修改结果如下：（不顶用）
x1 = float(bbox.find('xmin').text)
y1 = float(bbox.find('ymin').text)
x2 = float(bbox.find('xmax').text)
y2 = float(bbox.find('ymax').text)
3）修改config中的rng_seed, 只能延缓出现错误的时间。
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12、error check failed: error == cudasuccess(77 vs 0) an illegal memory access was encountered
这是我在进行test的时候遇到的，训练的时候没有出错
解决方法：
将
roipoolbackward
中的16该一下行了，修改如下：
roipoolbackward
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13、libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: no such file or directory
首先打开bashrc文件：gedit ~/.bashrc
在文件末尾加入环境变量，如64-bit：export ld_library_path="$ld_library_path:/usr/local/cuda/lib64"
保存文件退出，在终端保存加载设置：soucre ~/.bashrc
或者
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
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14、importerror: no module named cv2
sudo apt-get install python-opencv
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1５、 ｍａｔｌａｂ ｃａｆｆｅ 运行错误
_zn2cv8imencodeerknst7__cxx1112basic_stringicst11char_traitsicesaiceeerkns_11_inputarrayerst6vectorihsaiheerksb_iisaiiee.
-先把 /usr/lib/x86_64-linux-gnu 里面的链接删掉或者保存起来
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_core.so.2.4.9 libopencv_core.so.2.4
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4.9 libopencv_highgui.so.2.4
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgproc.so.2.4.9 libopencv_imgproc.so.2.4
1６、 ｍａｔｌａｂ ｃａｆｆｅ 运行错误
invalid mex-file ‘/home/yali/desktop/yali/faster_rcnn/external/caffe/matlab/ caffe/private/caffe_.mexa64’:
/usr/local/matlab/r2016b/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc .so.6: version `glibcxx_3.4.２１’ not found (required by
/home/yali/desktop/yali/faster_rcnn/external/caffe/matlab/ caffe/private/caffe_.mexa64).
sudo ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc .so.6.0.２１ /usr/local/matlab/r201６ｂ/sys/os/glnxa64/libstdc .so.6
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作者：ruotianxia
来源：csdn
原文：https://blog.csdn.net/ruotianxia/article/details/78437464
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总结
以上是凯发k8官方网为你收集整理的caffe 编译错误记录的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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