cudnn8编译caffe过程(保姆级图文全过程,涵盖各种报错及解决办法)
众所周知,caffe是个较老的框架,而且只支持到cudnn7,但是笔者在复现ds-slam过程中又必须编译caffe,我的cuda版本是11.4,最低只支持到8.2.4,故没办法,只能编译了
在此记录过程、报错及解决办法如下;
首先安装依赖:
sudo apt-get install git
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev
libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
然后git项目源码:
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
然后编译:
cd caffe
mkdir build
cd build
cmake ..
make all
sudo make install
make runtest
哈哈哈,不会那么顺利哒!
在cmake ..过程中,报了第一个错:
Found cuDNN: ver. ??? found (include: /usr/local/cuda-11.4/include, library: /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn.so) CMake Error at cmake/Cuda.cmake:227 (message): cuDNN version >3 is required. Call Stack (most recent call first): cmake/Cuda.cmake:255 (detect_cuDNN) cmake/Dependencies.cmake:85 (include) CMakeLists.txt:49 (include)
什么原因呢,是因为CMake 找不到或者无法正确检测到 cuDNN 的版本。错误消息中提到 “cuDNN version >3 is required”,但它没有成功识别你安装的 cuDNN 版本,但是不可能啊,我们安装了啊。
直接说解决办法;修改cmake/Cuda.cmake , 将里面的"cudnn.h" 全部用 "cudnn_version.h"代替
然后是第二个错:找不到cublas

说找不到cuda_cublas的一系列位置,这不可能,我安装了呀,先find一下:

果然有,那就set一下,在caffe的编译目录里cmake,找到相应的cuda.cmake,然后找CUDA_cublas_LIBRARY,在前添加行
set(CUDA_CUBLAS_LIBRARIES /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so
)

这回这个问题过了,然后在make all过程中开始出错:
对了,这个方法还能解决
../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasSetStream_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDdot_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDaxpy_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDscal_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasScopy_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasSgemv_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasSdot_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDcopy_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDestroy_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasSgemm_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDgemv_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDasum_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasGetStream_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasSaxpy_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasDgemm_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasSscal_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasSasum_v2’未定义的引用 ../lib/libcaffe.so.1.0.0:对‘cublasCreate_v2’未定义的引用
等一系列关于cublas*_v2的未定义的引用错误。
说是cudnn_conv_layer.cpp第131行报错
上网上一查,这是因为cudnn8里没有cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm()这个函数了,改成了cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm_v7(),也没了CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT这个宏定义
那么改呗:
将 src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp:中的相关位置reshape函数替换成下面的:
template <typename Dtype>
void CuDNNConvolutionLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) {ConvolutionLayer<Dtype>::Reshape(bottom, top);CHECK_LE(2, this->num_spatial_axes_)<< "CuDNNConvolution input must have 2 spatial axes "<< "(e.g., height and width). "<< "Use 'engine: CAFFE' for general ND convolution.";bottom_offset_ = this->bottom_dim_ / this->group_;top_offset_ = this->top_dim_ / this->group_;const int height = bottom[0]->shape(this->channel_axis_ + 1 );const int width = bottom[0]->shape(this->channel_axis_ + 2 );const int height_out = top[0]->shape(this->channel_axis_ + 1 );const int width_out = top[0]->shape(this->channel_axis_ + 2 );const int* pad_data = this->pad_.cpu_data();const int pad_h = pad_data[0];const int pad_w = pad_data[1];const int* stride_data = this->stride_.cpu_data();const int stride_h = stride_data[0];const int stride_w = stride_data[1];#if CUDNN_VERSION_MIN(8, 0, 0)int RetCnt;bool found_conv_algorithm;size_t free_memory, total_memory;cudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t fwd_algo_pref_[4];cudnnConvolutionBwdDataAlgoPerf_t bwd_data_algo_pref_[4];//get memory sizescudaMemGetInfo(&a相关文章:
cudnn8编译caffe过程(保姆级图文全过程,涵盖各种报错及解决办法)
众所周知,caffe是个较老的框架,而且只支持到cudnn7,但是笔者在复现ds-slam过程中又必须编译caffe,我的cuda版本是11.4,最低只支持到8.2.4,故没办法,只能编译了 在此记录过程、报错及解决办法如下; 首先安装依赖: sudo apt-get install git sudo apt-get install lib…...
Docker安装Nginx
前提:Docker已安装好,本人使用的为自带docker的云服务器,docker常用命令已掌握,yjj为在根目录创建的一个文件夹,可自行修改对应的目录。 1、安装镜像,可去dockerhub上面找,一般都是组件名称。do…...
大数据治理:构建新时代数据生态的关键
摘要 随着信息技术的飞速发展和数字化浪潮的席卷,大数据已成为当今社会的核心资源。如何有效治理大数据,不仅关系到数据资源的利用效率,还对隐私保护、网络安全和社会秩序产生深远影响。本文深入探讨了大数据治理的概念、面临的挑战以及治理框架的构建,从技术、法律和伦理等…...
Leetcode 1223 LCA of Deepest TreeNode
题意,找到所有最深的叶子节点的LCA https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-deepest-leaves/description/ 第一个想法是模块的想法, LCA 找到所有最深的叶子节点两两组合 可行,但是算法复杂度很高而且你先要从顶到下,再从…...
C++从入门到起飞之——红黑树 全方位剖析!
🌈个人主页:秋风起,再归来~🔥系列专栏:C从入门到起飞 🔖克心守己,律己则安 目录 1. 红⿊树的概念 2. 红⿊树的实现 2.1 构建整体框架 2.2 红黑树的插入 2.3 红黑树的验证 2.4 红黑树…...
Java基于SSM微信小程序物流仓库管理系统设计与实现(lw+数据库+讲解等)
选题背景 随着社会的发展,社会的方方面面都在利用信息化时代的优势。互联网的优势和普及使得各种系统的开发成为必需。 本文以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和开发方法,它主要是采用java语言技术和mysql数据库来完成对系统的设计。整个…...
[LeetCode] 733. 图像渲染
题目描述: 有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。你也被给予三个整数 sr , sc 和 color 。你应该从像素 image[sr][sc] 开始对图像进行上色 填充 。 为了完成 上色工作: 从初始像素…...
智能EDA小白从0开始 —— DAY23 PyAether深度解析与技术展望
引言:技术革新与行业需求的碰撞 在半导体行业快速发展的今天,芯片设计的复杂性和对效率的要求日益提升。传统的芯片设计工具和方法已经难以满足当前行业的需求,特别是在面对大规模、高性能芯片的设计时,设计师们面临着前所未有的…...
从深海探测到海洋强国:数字孪生助力海洋装备跨越式发展
海洋广袤无垠,蕴藏着丰富的资源。近现代以来,人类使用各种手段探索海洋探索,广袤无垠的海洋与人类的生活越来越紧密,至少10亿人口摄入的蛋白质来自海洋,全球超过90%的货物、数据信息交流在海洋中转;海洋中丰…...
架构师备考-背诵精华(系统质量属性)
系统质量属性 根据GB/T 16260.1 定义,从管理角度对软件系统质量进行度量,可将影响软件质量的主要因素划分为6种维度特性包括:功能性、可靠性、易用性、效率、维护性、可移植性 功能性 适合性、准确性、互操作性、依从性、安全性 可靠性 容错…...
Pycharm下载安装教程(详细步骤)+汉化设置教程
今天讲解的是Pycharm安装教程和配置汉化设置,希望能够帮助到大家。 创作不易,还请各位同学三连点赞!!收藏!!转发!!! 对于刚入门学习Python还找不到方向的小伙伴可以试试…...
网络安全入门
网络安全入门是指学习和了解网络安全基础知识和技术的入门阶段。网络安全是指保护计算机系统、网络和数据免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏以及其他威胁的技术和措施。 要入门网络安全,可以按照以下步骤进行: 了解网络安全基本概念:学习…...
你真的了解Canvas吗--解密十【ZRender篇】
目录 👊🏻入口 动画讲解二 Animator Element Transformable graphic 总结 书接上篇你真的了解Canvas吗--解密九【ZRender篇】由于一个bug的篇幅需要续写这个下篇,不过那块的bug内容对我们这篇要讲的动画也是息息相关的,因为Transformable这个类主要就是和变换相…...
mac安装brew时踩坑解决方案
安装包 mac上如果按照git等工具可能会使用brew,例如使用:$ brew install git命令,如果电脑没有按照brew,则会提示:zsh: command not found: brew 解决方案 需要我们打开brew的官网https://brew.sh/,复制…...
基于Handsontable.js + Excel.js实现表格预览和导出功能(公式渲染)
本文记录在html中基于Handsontable.js Excel.js实现表格预览、导出、带公式单元格渲染功能,在这里我们在html中实现,当然也可以在vue、react等框架中使用npm下载导入依赖文件。 Handsontable官方文档 一、开发前的准备引入相关依赖库 <!DOCTYPE ht…...
重学SpringBoot3-集成Redis(十三)之点排行榜实现
更多SpringBoot3内容请关注我的专栏:《SpringBoot3》 期待您的点赞👍收藏⭐评论✍ 重学SpringBoot3-集成Redis(十三)之点排行榜实现 1. 为什么选择 Redis 来实现排行榜?2. 项目环境准备2.1. 添加依赖2.2. 配置 Redis 连…...
Java 中方法参数传递的陷阱
前言 在编程过程中,我们经常会遇到一些看似简单却容易出错的问题。本文将通过一个具体的例子,探讨 Java 中方法参数传递的陷阱,并提供详细的解决方法。希望这篇文章能帮助你在未来的开发中避免类似的错误。 问题背景 假设我们的任务是计算…...
哪家云电脑便宜又好用?ToDesk云电脑、顺网云、达龙云全方位评测
陈老老老板🤴 🧙♂️本文专栏:生活(主要讲一下自己生活相关的内容)生活就像海洋,只有意志坚强的人,才能到达彼岸。 🧙♂️本文简述:讲一下市面上云电脑的对比。 🧙♂️上一篇文…...
【汇编语言】寄存器(内存访问)(三)—— 字的传送
文章目录 前言1. 字的传送2. 问题一3. 问题一的分析与解答4. 问题二5. 问题二的分析与解答结语 前言 📌 汇编语言是很多相关课程(如数据结构、操作系统、微机原理)的重要基础。但仅仅从课程的角度出发就太片面了,其实学习汇编语言…...
6 机器学习之应用现状
在过去二十年中,人类收集、存储、传输、处理数据的能力取得了飞速提升,人类社会的各个角落都积累了大量数据,亟需能有效地对数据进行分析利用的计算机算法,而机器学习恰顺应了大时代的这个迫切需求,因此该学科领域很自…...
uniapp 对接腾讯云IM群组成员管理(增删改查)
UniApp 实战:腾讯云IM群组成员管理(增删改查) 一、前言 在社交类App开发中,群组成员管理是核心功能之一。本文将基于UniApp框架,结合腾讯云IM SDK,详细讲解如何实现群组成员的增删改查全流程。 权限校验…...
深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...
docker详细操作--未完待续
docker介绍 docker官网: Docker:加速容器应用程序开发 harbor官网:Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台,用于将应用程序及其依赖项(如库、运行时环…...
MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例
一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...
Oracle查询表空间大小
1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...
基于服务器使用 apt 安装、配置 Nginx
🧾 一、查看可安装的 Nginx 版本 首先,你可以运行以下命令查看可用版本: apt-cache madison nginx-core输出示例: nginx-core | 1.18.0-6ubuntu14.6 | http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages ng…...
从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
测试markdown--肇兴
day1: 1、去程:7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼,穿过候车厅下一楼,上大巴车 ¥10/人 **2、到达:**12点多到达寨子,买门票,美团/抖音:¥78人 3、中饭&a…...
DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”
目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...
企业如何增强终端安全?
在数字化转型加速的今天,企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机,到工厂里的物联网设备、智能传感器,这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而,随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...
