转载自http://blog.csdn.net/u010733679/article/details/52221404,经过实际操作,采用了第二种手动替换代码文件、修改个别函数名的方式,成功编译。

---- 原文 -----

faster rcnn 代码默认是使用的cudnn v4, 但是为了体验最新的v5, 或者使用GTX1080 ,我们编译faster rcnn的时候就会报错:

In file included from ./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,
from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40,
from ./include/caffe/common.hpp:19,
from src/caffe/data_reader.cpp:6:
/usr/local/cuda/include/cudnn.h:799:27: note: declared here
cudnnStatus_t CUDNNWINAPI cudnnSetPooling2dDescriptor(

为此提供2种解决方案:

(1)取自github @manipopopo

cd caffe-fast-rcnn
Git remote add caffe https://github.com/BVLC/caffe.git
git fetch caffe
git merge caffe/master
Remove self_.attr("phase") = static_cast(this->phase_); from include/caffe/layers/python_layer.hpp after merging.

(2)手动修改文件,参考了卜居大神的博客 http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/51163564
方案1简单方便,但是当我们编译的是其他人修改过得源码,可能就会出错。方案2 步骤如下:

  1. 用最新caffe源码的以下文件替换掉faster rcnn 的对应文件

include/caffe/layers/cudnn_relu_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cu

include/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cu

include/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cu

  1. 用caffe源码中的这个文件替换掉faster rcnn 对应文件

include/caffe/util/cudnn.hpp

  1. 将 faster rcnn 中的 src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu 文件中的所有

cudnnConvolutionBackwardData_v3 函数名替换为 cudnnConvolutionBackwardData
cudnnConvolutionBackwardFilter_v3函数名替换为 cudnnConvolutionBackwardFilter

py-faster-rcnn +cudnn V5的更多相关文章

  1. py faster rcnn+ 1080Ti+cudnn5.0

    看了py-faster-rcnn上的issue,原来大家都遇到各种问题. 我要好好琢磨一下,看看到底怎么样才能更好地把GPU卡发挥出来.最近真是和GPU卡较上劲了. 上午解决了g++的问题不是. 然后 ...

  2. py faster rcnn的lib编译出错问题

    真是好事多磨啊,计算机系统依然是14.04,而cuda依然是8.0,唯一不同的是时间不一样,下载的各种库版本有差别,GPU的driver不一样. 但是这样就出问题了,py-faster rcnn的li ...

  3. faster rcnn 源码学习-------数据读入及RoIDataLayer相关模块解读

    参考博客:::https://www.cnblogs.com/Dzhen/p/6845852.html 非常全面的解读参考:::https://blog.csdn.net/DaVinciL/artic ...

  4. python3 + Tensorflow + Faster R-CNN训练自己的数据

    之前实现过faster rcnn, 但是因为各种原因,有需要实现一次,而且发现许多博客都不全面.现在发现了一个比较全面的博客.自己根据这篇博客实现的也比较顺利.在此记录一下(照搬). 原博客:http ...

  5. 新人如何运行Faster RCNN的tensorflow代码

    0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下 ...

  6. faster rcnn训练详解

    http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 py-faster-rcnn训练自己的数据:流程很详细并附代码 https://h ...

  7. Faster R-CNN在GPU下的安装、测试经历

    在公司的服务器上安装faster rcnn时,遇到了不少问题: 1.cudnn版本不兼容的问题,解决办法参考: http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/ ...

  8. Faster R-CNN教程

    Faster R-CNN教程 最后更新日期:2016年4月29日 本教程主要基于python版本的faster R-CNN,因为python layer的使用,这个版本会比matlab的版本速度慢10 ...

  9. Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(GPU)

    目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说在前面,这篇是关于Windows下Faster R-CNN的MATLAB配置,GPU版本 ...

随机推荐

  1. 让我们来谈谈JDBC

    1.JDBC     1)JDBC简介         - JDBC就是Java中连接数据库方式         - 我们可以通过JDBC来执行SQL语句.       2)获取数据库连接   - j ...

  2. [转]完美洗牌(Perfect Shuffle)问题

    [转]原博文地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/02.09.md ...

  3. truncate 、delete与drop区别

    原博文地址:http://www.cnblogs.com/8765h/archive/2011/11/25/2374167.html 相同点: 1.truncate和不带where子句的delete. ...

  4. CentOS7 虚拟机搭建、初始设置、简单使用

    注:虚拟机安装的系统是CentOS7 1.网络设置 网络的设置主要是为了让虚拟机和物理机能够相互ping通,这样就可以用XShell之类的工具操控,也可以上网 见另一篇 CentOS7网络配置 2.物 ...

  5. mysql 队列 实现并发读

    原文地址:http://www.jb51.net/article/30164.htm 队列是常用的数据结构,基本特点就是先入先出,在事务处理等方面都要用到它,有的时候是带有优先级的队列.当队列存在并发 ...

  6. 烂泥:dnsmasq搭建简易DNS服务器

    本文由ilanniweb提供友情赞助,首发于烂泥行天下 想要获得更多的文章,可以关注我的微信ilanniweb. 今天我们来介绍一个比较简单的DNS服务器dnsmasq.这款软件,已经被我成功使用到公 ...

  7. centos 6.x安装rvm 配置 Ruby开发环境

    rvm是ruby的版本管理工具  还可对ruby进行 安装 卸载 等 1.安装 curl #  sudo yum install  curl #  curl -L  get.rvm.io | bash ...

  8. ELF Format 笔记(十三)—— 段权限

    ilocker:关注 Android 安全(新手) QQ: 2597294287 一个可被系统加载的程序至少拥有一个可加载段.当系统创建可加载段的内存映像时,会根据 p_flags 赋予一定的访问权限 ...

  9. 移动端开发之APP消息推送

    有这样一种场景,当你在手机APP上输入你的信息,会自动跳出一个弹窗,表示某任务已执行.最简单的一个例子就是当你输入手机号,点击获取验证码的时候,就会跳出一个对话框,说“验证码已发送到手机,请注意查收” ...

  10. 细说CSS选择器

    众所周知,CSS的一个核心特征就是能向文档中的一组元素类型应用某些规则.每个规则都有两个基本部分:选择器(selector)和声明块(declaration block).下图显示了规则的各个部分. ...