Caffe 安裝錯誤記錄及解決辦法
1）Fatal error : 'tr1/tuple' file not found
ifeq ($(OSX), 1) CXX := /usr/bin/clang++ CXXFLAGS += -stdlib=libstdc++ LINKFLAGS += -stdlib=libstdc++ # clang throws this warning for cuda headers WARNINGS += -Wno-unneeded-internal-declaration ifneq ($(findstring 10.10, $(shell sw_vers -productVersion)),) CXXFLAGS += -stdlib=libc++ LINKFLAGS += -stdlib=libc++ endif # gtest needs to use its own tuple to not conflict with clang CXXFLAGS += -DGTEST_USE_OWN_TR1_TUPLE=1 # boost::thread is called boost_thread-mt to mark multithreading on OS X LIBRARIES += boost_thread-mt NVCCFLAGS += -DOSX
然後修改成 33a56e0 的樣子就成功了。
2) make: *** [matlab/caffe/caffe.mexmaci64] Error 255
3) make: *** [.build_release/tools/caffe.bin] Error 1
解決方法 存在上一次安裝的殘留檔案。用 make clean 清除之前的安裝，重新編譯即可
4) make: *** [runtest] Trace/BPT trap: 5
5) 錯誤:
Building with 'Xcode Clang++'. Undefined symbols for architecture x86_64: "std::string::find(char, unsigned long) const", referenced from: boost::basic_format<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >::parse(std::string const&) in libcaffe.a(math_functions.o) int boost::io::detail::upper_bound_from_fstring<std::string, std::ctype<char> >(std::string const&, std::string::value_type, std::ctype<char> const&, unsigned char) in libcaffe.a(math_functions.o) "std::string::compare(char const*) const", referenced from: _mexFunction in matcaffe.o caffe::UpgradeV0PaddingLayers(caffe::NetParameter const&, caffe::NetParameter*) in libcaffe.a(upgrade_proto.o) caffe::UpgradeLayerParameter(caffe::LayerParameter const&, caffe::LayerParameter*) in libcaffe.a(upgrade_proto.o) caffe::UpgradeV0LayerType(std::string const&) in libcaffe.a(upgrade_proto.o) caffe::Filler<float>* caffe::GetFiller<float>(caffe::FillerParameter const&) in libcaffe.a(dummy_data_layer.o) caffe::Filler<double>* caffe::GetFiller<double>(caffe::FillerParameter const&) in libcaffe.a(dummy_data_layer.o) caffe::WindowDataLayer<float>::DataLayerSetUp(std::vector<caffe::Blob<float>*, std::allocator<caffe::Blob<float>*> > const&, std::vector<caffe::Blob<float>*, std::allocator<caffe::Blob<float>*> >*) in libcaffe.a(window_data_layer.o) ...
在 makefile 中做如下更改
$(MATLAB_DIR)/bin/mex $(MAT$(PROJECT)_SRC) \
CXX="$(CXX)" \
CXXFLAGS="\$$CXXFLAGS $(MATLAB_CXXFLAGS)" \
- CXXLIBS="\$$CXXLIBS $(STATIC_LINK_COMMAND) $(LDFLAGS)" -output [email protected]
+ CXXLIBS="\$$CXXLIBS $(STATIC_LINK_COMMAND) $(LDFLAGS) /usr/lib/libstdc++.dylib" -output 6）錯誤：
Building with 'Xcode Clang++'.
Undefined symbols for architecture x86_64:
"_mxArrayToString", referenced from:
init(int, mxArray_tag**, int, mxArray_tag const**) in matcaffe.o
read_mean(int, mxArray_tag**, int, mxArray_tag const**) in matcaffe.o
_mexFunction in matcaffe.o
"_mxCreateCellArray_700", referenced from:
get_weights(int, mxArray_tag**, int, mxArray_tag const**) in matcaffe.o
change the LIBRARY_DIRS section of Makefile.config to
read:LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /Applications/MATLAB_R2014a.app/bin/maci64
/usr/local/lib /usr/lib 二、
change the mexopts.sh to include 10.10 wherever 10.7 was
there ( 4 places).
7） 按下述指引進行設定 makefile
8）錯誤:
Building with 'Xcode Clang++'.
Undefined symbols for architecture x86_64:
"google::protobuf::io::CodedOutputStream::WriteStringWithSizeToArray(std::string const&, unsigned char*)", referenced from:
caffe::Datum::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::FillerParameter::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::NetParameter::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::SolverParameter::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::SolverState::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::NetState::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::NetStateRule::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
解決辦法：出處忘記了... @reking, I see boost errors, which I vaguely recall getting myself. If I recall, Caffe was seeing Matlab's internal libraries earlier in the library path than my local homebrew libraries in /usr/local/lib. Caffe might be trying to link Matlab's version of the boost library, which, needless to say, isn't compatible with Caffe.
Try changing the LIBRARY_DIRS := ... line in your Makefile.config so that the /usr/local/lib directory
is before your Matlab library directory.
Mine looks like this:
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib $(MATLAB_DIR)/bin/maci64
/usr/lib
9) 錯誤:
Building with 'Xcode Clang++'.
Undefined symbols for architecture x86_64:
"google::protobuf::io::CodedOutputStream::WriteStringWithSizeToArray(std::string const&, unsigned char*)", referenced from:
caffe::Datum::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::FillerParameter::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::NetParameter::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::SolverParameter::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::SolverState::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::NetState::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
caffe::NetStateRule::SerializeWithCachedSizesToArray(unsigned char*) const in libcaffe.a(caffe.pb.o)
解決辦法： 9） 的錯誤和 8）很相似。但是我注意到錯誤提示： clang++ .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc
-stdlib=libstdc++ -DGTEST_USE_OWN_TR1_TUPLE=1
有這麼一行。在這一行裡，有 -stdlib=libstdc++ 欄位。如果其他依賴庫用 libc++
編譯的話，那麼就會出現 9）的錯誤。解決辦法是在 Makefile 檔案裡，將帶有 libstdc++ 的行註釋掉即可。
2015.7.2 補充。今天在編譯老版本 caffe-rc2 版本的時候，又出現了一次該錯誤。但當時我是把最新版本的 makefile.config 檔案給複製過來用了，並沒有重新填寫。所以，考慮到這個情況。我又重新解壓了一次
caffe-rc2.zip 壓縮包，重新手動填寫了一次 makefile.config 檔案。再次編譯就好了。
10) Error with mexopencv
我自己的解決辦法是，在 terminal 裡輸入DYLD_INSERT_LIBRARIES=/usr/local/lib/libopencv_highgui.2.4.dylib:/usr/local/lib/libtiff.5.dylib
/Applications/MATLAB_R2014b.app/bin/matlab
因為，matlab 執行 RCNN 程式碼時提示 libopencv_highgui.2.4.dylib 使用的是 Matlab 自己的。所以就在終端裡插入系統庫。
而libopencv_highgui.2.4.dylib 系統庫又要呼叫 libtiff.5.dylib，
所以再繼續插入libtiff.5.dylib。
11) Issue with libopenblas.so.0
在編譯 caffe 中的最後一步，執行 make
runtest 時，出現了 caffe 無法找到libopenblas.so.0 的錯誤。出現這個錯誤的原因是，從原始碼編譯 openblas時手動更改了安裝路徑。
解決方法是，建立一個軟連線到 openblas 的預設安裝路徑即可。 cd
/opt sudo ln -s /usr/local/OpenBLAS/ .
然後將 openblas 的庫所在位置新增到系統環境變數 LD_LIBRARY_PATHexport
LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS/lib/ sudo ldconfig
這時，在編譯就不會出錯了。
12) 找不到 GLIBCXX_3.4.20 檔案
Invalid MEX-file '/home/coldmoon/ComputerVision/Caffe/matlab/caffe/caffe.mexa64':
/home/coldmoon/MATLAB/R2014b/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20'
not found (required by /home/coldmoon/ComputerVision/Caffe/matlab/caffe/caffe.mexa64)
上面兩個連結指出的是，在 libstdc++.so.6 中無法找到 GLIBCXX_3.4.20時的解決辦法。但在我係統裡
OSX(10.10)，情況跟上述不一樣。 通過下列命令 find / -name "libstdc++.so.6" 可以找到官方提供的庫所在路徑。
然後進入該路徑: strings ./libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX 可以看到，官方提供的 libstdc++.so.6 已經包含了 GLIBCXX_3.4.20。這說明 caffe.mexa64所使用的庫並非官方的庫，而是 matlab 自己提供的庫
根據https://github.com/rbgirshick/rcnn/issues/13 的說法，這是LD_LIBRARY_PATH 設定不當造成的。導致了程式優先尋找 matlab 目錄下的 libstdc++.so.6。至於 matlab 究竟引用了哪裡的庫，可以通過 ldd 命令檢視。
根據 https://github.com/rbgirshick/rcnn/issues/9 在終端下，輸入ldd
caffe.mexa64，可以看到一堆所引用的庫路徑。而在 matlab 的命令視窗中輸入 !ldd
caffe.mexa64 則可以看到 matlab 執行 caffe 函式時，究竟在引用哪些庫。不出意外的發現，matlab 引用的庫路徑果真都是 matlab 自己的。因為其中列出一條： libstdc++.so.6
=> /home/coldmoon/MATLAB/R2014b/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6 (0x00007f2664bb6000) 再次執行 strings
./libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX，就可以發現，果真沒有 GLIBCXX_3.4.20.
當我把所有 !ldd caffe.mexa64 輸出的結果都放到 LD_PRELOAD 中是，!ldd這個命令會出錯，即使不給它引數也會出錯。因此，
我只把libstdc++ 放到了這個環境變數裡。最終形成一個指令碼檔案來執行 matlab：
#!/bin/bash
export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6
echo "LDPRELOAD is:"
echo $LD_PRELOAD
/home/coldmoon/MATLAB/R2014b/bin/matlab