【神经网络与深度学习】【CUDA开发】caffe-windows win32下的编译尝试

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主要是在开发Qt的应用程序时，需要的是有一个使用的库文件也只是win32，死活找不到x64的库，对是gnuwin32，没有找到gnuwin64，也是哭了，于是想着是不是能够将Caffe按照win32的配置进行重新编译一番。结果可想而知，遇到了一堆的问题，很伤心，最后也没有解决，不，最后是完全将cuDNN和CUDA全部去掉后才成功的，因为cuDNN没有找到所谓的Win32的库，而CUDA7.5中Win32的库不全，于是编译的时候爆出找不到cublas.lib的错误，或者打不开的错误。真的很奇怪，CUDA和cuDNN居然对Win32的支持这么弱！没想到！

<1> 将visual studio 2013的增加Win32的配置

新建配置Win32，然后全部改为Win32，尝试编译一下，爆出一大堆错误；

<2> 首先得配置工程文件，模仿.vcxproj工程文件中的x64的配置方式，对Win32进行配置

通常Release版本和Debug版本都已经按照platform宏可以自动识别，但是x64和win32好像没有。配置完毕后运行一下，看看少了哪些库文件。因为刚开始配置的时候大部分下载的NuGet包肯定是支持x64的库的，但是Win32的就不一定有了。通常观察，OpenCV和glag两个里面没有Win32的库，所以，尝试着在Win32状态下重新卸载NuGet包，然后再安装，看看会不会将对应的Win32的库下载下来，结果是可以的！

<3> 关于cuDNN的32bit库

通过在NVIDA官网上寻找cudnn的下载，始终没有找到Win32版本的，不管是cuDNNv4，v5等都只有x64的库，于是只能从工程配置中将cuDNN设置为false了，不使用cudnn。

<4> 关于CUDA的32bit库

刚开始去到cuda toolkit中找到了win32的库，但是相比x64的库，少了许多，当时就在网上查看相关的说明，说是cuda对64位的支持要远多于32bit的支持，但当时还是硬着头皮试着设置工程为使用cuda，结果爆出了一大堆关于cublas.lib等库找不到、打不开的错误，进入toolkit的win32库中查看，确实没有这个库，而在x64的库中却有。这一下就坚定了我的决心，编译32bit的Caffe，不能使用cuda了，于是将cuda的支持去掉，重新编译，在排除了几个问题之后就成功的生成了libcaffe，然后用classification进行了测试，可以完成预测分类。当然这个时候还只是在release版本下。

<5> win32-debug版本下的编译问题

切换到win32-debug下进行编译，出现了让我十分头疼的问题，就是leveldb库出现问题了，就是在链接的时候，有些函数找不到，我进入到leveldb的目录下查看发现是有Win32/debug版本的，可是好像链接器并没有识别这家伙似的。

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13>db_leveldb.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 "public: class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > __thiscall leveldb::Status::ToString(void)const " (?ToString@Status@leveldb@@QBE?AV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@XZ)

13>db.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "public: __thiscall leveldb::WriteBatch::WriteBatch(void)" (??0WriteBatch@leveldb@@QAE@XZ)，该符号在函数 "public: __thiscall caffe::db::LevelDBTransaction::LevelDBTransaction(class leveldb::DB *)" (??0LevelDBTransaction@db@caffe@@QAE@PAVDB@leveldb@@@Z) 中被引用

13>db.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "public: __thiscall leveldb::WriteBatch::~WriteBatch(void)" (??1WriteBatch@leveldb@@QAE@XZ)，该符号在函数 __unwindfunclet$??0LevelDBTransaction@db@caffe@@QAE@PAVDB@leveldb@@@Z$1 中被引用

13>db.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall leveldb::WriteBatch::Put(class leveldb::Slice const &,class leveldb::Slice const &)" (?Put@WriteBatch@leveldb@@QAEXABVSlice@2@0@Z)，该符号在函数 "public: virtual void __thiscall caffe::db::LevelDBTransaction::Put(class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &,class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &)" (?Put@LevelDBTransaction@db@caffe@@UAEXABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@0@Z) 中被引用

13>db_leveldb.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "public: __thiscall leveldb::Options::Options(void)" (??0Options@leveldb@@QAE@XZ)，该符号在函数 "public: virtual void __thiscall caffe::db::LevelDB::Open(class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &,enum caffe::db::Mode)" (?Open@LevelDB@db@caffe@@UAEXABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@W4Mode@23@@Z) 中被引用

13>db_leveldb.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "public: static class leveldb::Status __cdecl leveldb::DB::Open(struct leveldb::Options const &,class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &,class leveldb::DB * *)" (?Open@DB@leveldb@@SA?AVStatus@2@ABUOptions@2@ABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@PAPAV12@@Z)，该符号在函数 "public: virtual void __thiscall caffe::db::LevelDB::Open(class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &,enum caffe::db::Mode)" (?Open@LevelDB@db@caffe@@UAEXABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@W4Mode@23@@Z) 中被引用

尝试了好几种办法，仍然无法排除，想着就放弃了。其实生成了Release版本的之后在使用的时候已经可以了，只不过只能对应Release版本的配置，改成Debug版本就出现一堆编译问题：

libcaffe.lib(softmax_loss_layer.obj):-1: error: LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项:  值“MD_DynamicRelease”不匹配值“MDd_DynamicDebug”(main.obj 中)

总之是调试版本与发行版本中的冲突，连编译都通不过！尼玛，还是算了，有一个版本就能用了，不要纠结完美实现了。

小结：

通过此次的Caffe各种环境下的编译，让我对x64、Win32以及Qt、比较新的Visual studio 2015中的各种配置的理解稍微有些提升，另外就是为了实现这些功能，我反复安装了一共3个版本的Qt，从Qt-win32-msvc2015，到Qt-x64-msvc2013，Qt-win32-msvc2013，然后visual studio安装了2013版本和2015版本，特别需要指出的CUDA的toolkit居然不支持visual studio 2015，所以为了配合我将版本回滚到2013，然后再对caffe进行配置就比较顺心了。

2016-9-18 11:37

张朋艺 pyZhangBIT2010@126.com