unbuntu下编译caffe出错问题总结

系统管理员 2022-05-14 07:36 451阅读 0赞

在编译caffe SSD过程中，由于尝试anaconda进行caffe环境搭建，尝试了过多方法，致使配置混乱，遂重新进行系统配置，并总结了可能会遇到的问题，记录如下。

#### 问题1及解决方案： ####

报错：  
*.build\_release/lib/libcaffe.so:  
undefined reference to \`google::protobuf::io::CodedOutputStream::WriteVarint64ToArray(unsigned long long, unsigned char*)’\*  
（1）goole protoc 问题  
一般是protoc版本问题，系统默认一般是3.1.0，在此降到2.6.1，具体方法，可参考上一篇[caffe安装的博客][caffe]。  
经常protoc不能make到，修改makefile中的protoc位置，具体操作如下：

# 也就是下面$(Q)后跟的地址，/usr/local/bin/protoc（whereis protoc找到自己安装的位置）
    
    $(PROTO_BUILD_DIR)/%.pb.cc $(PROTO_BUILD_DIR)/%.pb.h : \
    		$(PROTO_SRC_DIR)/%.proto | $(PROTO_BUILD_DIR)
    	@ echo PROTOC $<
    	$(Q)/usr/local/bin/protoc --proto_path=$(PROTO_SRC_DIR) --cpp_out=$(PROTO_BUILD_DIR) $<
    
    $(PY_PROTO_BUILD_DIR)/%_pb2.py : $(PROTO_SRC_DIR)/%.proto \
    		$(PY_PROTO_INIT) | $(PY_PROTO_BUILD_DIR)
    	@ echo PROTOC $python$ $<
    	$(Q)/usr/local/bin/protoc --proto_path=$(PROTO_SRC_DIR) --python_out=$(PY_PROTO_BUILD_DIR) $<

（2）降gcc,g++的版本  
    (cuda版本不能超过6.0，故选择降至4.8，这个具体问题具体分析)  
  参考博客 [gcc/g++降至4.8][gcc_g_4.8]

gcc --version # 查看当前版本
    sudo apt-get install gcc-4.8
    ls /usr/bin/gcc* # 查看已有的gcc版本，确认一下刚才4.8.5有没有装成功
    # 某个版本加入gcc候选中，最后的数字是优先级，我自己是直接设为100，没任何问题
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100
    sudo update-alternatives --config gcc # 显示当前配置的gcc版本
    # g++ 降级安装同理，只需将gcc进行置换即可
    # Note：此时gcc --version，可能还是显示的以前默认版本，但配置已经更改为gcc-4.8了，如果出现这种情况也不必惊慌，为啥出现这种情况，我也很费解。

降完版本，如果问题仍未解决，可能是protobuf未用现有gcc/g++进行编译，可重新进行编译，编译可见[安装protobuf 2.6.1][protobuf 2.6.1]，记得make之前make clean一下，防止出错。

#### 问题2： ####

File “/home/crj/caffe/python/caffe/**init**.py”, line 1, in  
from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, AdaDeltaSolver, AdamSolver  
File “/home/crj/caffe/python/caffe/pycaffe.py”, line 13, in  
from .\_caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver,  
ImportError: /home/crj/caffe/python/caffe/\_caffe.so: undefined symbol: \_ZN5caffe9SGDSolverIfE19SnapshotSolverStateERKSs

解决方法：

# 分析原因：忘记实现make test，重新执行以下步骤可实现import caffe成功
    make clean
    make all -j16
    make pycaffe
    make test
    make runtest

#### 问题3： ####

出错error：  
NVCC src/caffe/test/test\_im2col\_kernel.cu  
/usr/lib/gcc/x86\_64-linux-gnu/6/include/stddef.h(436): error: identifier “nullptr” is undefined  
/usr/lib/gcc/x86\_64-linux-gnu/6/include/stddef.h(436): error: expected a “;”  
/usr/include/x86\_64-linux-gnu/c++/6/bits/c++config.h(205): error: expected a “;”  
/usr/include/c++/6/exception(63): error: expected a “;”  
/usr/include/c++/6/exception(69): error: expected a “;”

解决方法：

这个在网上查到的解决方案是gcc的版本问题，但是在caffe进行编译前，已经将gcc降到了gcc-4.8版本，
    本不应有此问题，故重新make clean编译了一遍，成功。

#### 问题4： ####

出错error：  
*AR -o .build\_release/lib/libcaffe.a  
LD -o .build\_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3  
/usr/bin/x86\_64-linux-gnu-ld: 找不到 -lopenblas  
collect2: error: ld returned 1 exit status  
Makefile:568: recipe for target ‘.build\_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3’ failed  
make: \*\*\* \[.build\_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3\] Error 1*

解决方法：

sudo apt-get install liblapack-dev liblapack3 libopenblas-base libopenblas-dev

#### 问题5： ####

出错error：  
CXX/LD -o .build\_release/tools/upgrade\_net\_proto\_binary.bin  
.build\_release/lib/libcaffe.so：对‘boost::re\_detail\_106501::verify\_options(unsigned int, boost::regex\_constants::\_match\_flags)’未定义的引用

解决方法：

# 修改下面makefile文件#中的内容
    # LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem boost_regex m hdf5_hl hdf5
    LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem boost_regex m hdf5_serial_hl hdf5_serial

#### 问题6 ####

这里附一个在装cuda时遇到的问题  
`sudo apt-get install cuda`  
*出错error：  
依赖: cuda-9-0 (>= 9.0.176) 但是它将不会被安装 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状，它们破坏了软件包间的依赖关系*

这个问题，总结了一下，最可能出现的原因是，使用系统附加专有驱动引起的，网上一堆说是软件更新的锅，试了一下，均不好使，故放弃了专有驱动，自己重新进行安装nvidia-390，解决了该问题。参考上篇博客下的[安装GPU版本的tensorflow部分][GPU_tensorflow]。

###### 也总结下nvidia-smi命令后，显示的驱动安装失败的问题。 ######

（1）按上述步骤进行重新install nvidia-390  
（2）在软件和更新上的附加驱动中，选择专有驱动nvidia-390  
**记得sudo reboot进行重启**，如果发现安装成功，但是仍无效，你可能是忘记了重启。  
重启过程中，蓝屏界面选择enroll mok ——continue——yes——密码——reboot，**注意**（*等待太久，蓝屏界面自动过渡，同样会不能成功*）

[caffe]: https://blog.csdn.net/u010801994/article/details/81745513
[gcc_g_4.8]: https://www.jb51.net/article/112468.htm
[protobuf 2.6.1]: https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/52947225
[GPU_tensorflow]: https://blog.csdn.net/u010801994/article/details/81543268