CHECK_*()宏定义的作用-caffe

本文详细解析了Caffe源码中的条件检查宏,包括CHECK_EQ、CHECK_NE、CHECK_LE、CHECK_LT、CHECK_GE和CHECK_GT。这些宏用于进行等值、不等值、小于等于、小于、大于等于及大于的条件判断,并在条件不满足时输出相应的错误信息。

 个人在学习caffe源码文件时遇到了CHECK_EQ函数,不理解什么含义,经过上下文理解,明白了其中含义。

  CHECK_EQ(x,y)<<"x!=y",EQ即equation,意为“等于”,函数判断是否x等于y,当x!=y时,函数打印出x!=y。

  CHECK_NE(x,y)<<"x=y",NE即not equation,意为“不等于”,函数判断是否x不等于y,当x=y时,函数打印出x=y。

  CHECK_LE(x,y) <<"x>=y",LE即lower equation,意为小于等于,函数判断是否x小于等于y。当x>=y时,函数打印x>=y。

  CHECK_LT(x,y)<<"x>=y",LT即为lower to ,意为小于,函数判断是否x小于y,当x>y时,函数打印x>y。

  CHECK_GE(x,y) <<"x<=y",GE即为great equation,意为大于。判断意义根据上述可推导出。

  CHECK_GT(x,y) <<"x<=y",同理如上。

(openpose) root@cnshaw2404:~/Workspace/openpose/build# cmake .. -DBUILD_PYTHON=true -DUSE_CUDNN=off -- The C compiler identification is GNU 10.5.0 -- The CXX compiler identification is GNU 10.5.0 -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc - skipped -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ - skipped -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done -- GCC detected, adding compile flags -- GCC detected, adding compile flags -- Performing Test CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD -- Performing Test CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD - Success -- Found Threads: TRUE -- Found CUDA: /usr/local/cuda-11.8 (found version "11.8") -- Building with CUDA. -- CUDA detected: 11.8 -- Added CUDA NVCC flags for: sm_86 -- cuDNN not found -- Found GFlags: /usr/include -- Found gflags (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so) -- Found Glog: /usr/include -- Found glog (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so) CMake Warning at /root/miniconda3/envs/openpose/share/cmake-3.24/Modules/FindProtobuf.cmake:524 (message): Protobuf compiler version 3.20.3 doesn't match library version 3.21.12 Call Stack (most recent call first): CMakeLists.txt:429 (find_package) -- Found Protobuf: /usr/local/lib/libprotobuf.so (found version "3.21.12") -- Found OpenCV: /usr (found version "4.6.0") -- Caffe will be downloaded from source now. NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection. -- Caffe has already been downloaded. Previous HEAD position was b5ede488 Added TX2 JetPack3.3 support HEAD is now at 1807aada Added Ampere arch's (CUDA11) -- Caffe will be built from source now. -- Download the models. -- Downloading BODY_25 model... -- Model already exists. -- Not downl
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03-15
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Conda环境中安装caffe-cpu时遇到的包依赖冲突问题,特别是UnsatisfiableError。首先,我得回忆一下Conda处理依赖冲突的常见方法,以及caffe-cpu可能需要的依赖项。 首先,用户遇到了UnsatisfiableError,这通常是因为Conda无法找到同时满足所有依赖关系的包版本组合。可能的原因包括不同包之间的版本不兼容,或者某些包在指定平台(这里是win-64)上不可用。 接下来,我应该考虑用户使用的环境。用户提到是win-64系统,所以需要确认caffe-cpu是否有适用于Windows的预编译版本。有时候,某些包可能只在Linux或macOS上可用,或者需要从特定的渠道安装。 然后,用户可能已经尝试过直接安装caffe-cpu,但遇到了冲突。我需要建议他们创建新的干净环境,这样可以避免现有环境中其他包的影响。使用conda create命令指定Python版本,比如Python 3.6,因为某些旧版本的包可能不支持更新的Python版本。 另外,指定渠道也很重要。除了默认的conda-forge,可能还需要添加pytorch或其他渠道。比如,用户之前安装过pytorch-nightly-cpu,所以可能相关依赖来自那里。需要确保这些渠道被正确添加,并且优先级合适。 如果直接安装失败,可能需要手动安装核心依赖项,比如protobuf、glog、hdf5等,先安装这些包可能会帮助解决依赖关系。此外,用户可能需要安装特定版本的包,比如使用conda install caffe-cpu=1.0=blas_openblas来指定构建变体,这可能会影响依赖的解决。 如果问题仍然存在,可以考虑使用mamba,因为它比conda更快且更擅长解决复杂的依赖关系。安装mamba后,用mamba代替conda命令可能会有更好的结果。 另外,用户可能需要检查包是否存在于指定的渠道和平台上。使用conda search caffe-cpu --channel conda-forge --platform win-64来确认可用性。如果不存在,可能需要从源码编译或者寻找其他安装方式,比如pip。 最后,如果所有方法都失败,考虑使用Docker来隔离环境,避免系统级的依赖冲突。或者,参考社区资源,如GitHub Issues或Stack Overflow,看看其他人是如何解决类似问题的。 总结一下,解决步骤应该是:创建新环境→指定渠道和包版本→使用mamba→手动安装依赖→检查包可用性→寻求替代安装方法或社区帮助。需要一步步引导用户尝试这些方法,并解释每个步骤的目的,比如为什么指定Python版本或使用特定渠道。</think>### 分步解决Conda环境中caffe-cpu安装的依赖冲突问题 1. **创建独立环境** 新建一个干净的conda环境,避免与其他包冲突: ```bash conda create -n caffe_env python=3.6 # 建议使用Python 3.6,某些旧版本依赖兼容性更好 conda activate caffe_env ``` 2. **添加必要渠道** caffe-cpu通常需要从`conda-forge`渠道安装: ```bash conda config --add channels conda-forge conda config --set channel_priority strict ``` 3. **尝试安装核心依赖** 手动安装关键依赖以降低冲突概率: ```bash conda install protobuf glog hdf5 openblas ``` 4. **安装caffe-cpu** 指定版本和构建变体(若已知): ```bash conda install caffe-cpu=1.0=blas_openblas # 指定使用OpenBLAS的构建版本 ``` 5. **使用Mamba加速依赖解析** 若conda解析速度过慢,可用mamba替代: ```bash conda install -n base mamba -c conda-forge mamba install caffe-cpu -c conda-forge ``` 6. **检查包可用性** 验证包在目标平台是否存在: ```bash conda search caffe-cpu --channel conda-forge --platform win-64 ``` 若输出为空,则需改用其他安装方式[^1][^3]。 --- ### 替代方案 1. **使用Docker容器** 若Conda持续失败,可采用预构建的Docker镜像: ```bash docker pull bvlc/caffe:cpu ``` 2. **从源码编译** 手动编译时能更灵活控制依赖版本: ```bash git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe # 修改Makefile.config中BLAS=open make all -j4 ``` --- ### 常见冲突原因 1. **Python版本过高** caffe-cpu对Python≥3.7支持有限,建议使用Python 3.6。 2. **OpenCV版本冲突** 若环境中存在其他OpenCV版本,需先卸载: ```bash conda remove opencv ``` --- ### 验证安装 成功安装后执行: ```python import caffe print(caffe.__version__) # 应输出1.0.0 ```
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