mt.exe : general error c101008d 解决方法

VS/VC问题/解决方法 1.错误 63 error c101008d: Failed to write the updated manifest to the resource 2.用pdb和dump有时不能完全加载符号 阅读详情

重新安装VS2005中文版后,编译以前的程序出现编译错误:

mt.exe : general error c101008d: Failed to write the updated manifest to the resource of file

奇怪的是,重新编译后有一定的几率可以成功编译,查询网络发现以下解决方法:

在项目属性——配置属性——清单工具——输入和输出中,把嵌入清单改成否

 

注意:该方法会导致运行exe需要带上本地生成的manifest文件。其实重新编译几次就可以解决这个问题了。调试的时候可以改变属性,发布时再改回去也可以。


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在VS 2005中建立Win32工程时(以VS 2005中文版为例),你可能会遇到这样的运行错误:“没有找到MSVCP80D.dll,因此这个应用程序未能启动。重新安装应用程序可能会修复此问题。”(还可能是其它几个类似的文件:MSVCR80D.dll、MSVCM80D.dll)。对于VS2005新手,可能遇到的第一个问题便是此问题。
 
    一直使用VC6进行开发测试,最近准备把平台转移到VS2005(过些天就应该转VS2008了,呵呵)上来。于是,决定先把CppUnit转移到此平台上来。在VS2005中编译CppUnit所遇到的问题不多,虽然没VC6方便。但是在测试编译好的CppUnit库时却遇到了困难:把以前在VC6中写的AES移植过来(其使用了CppUnit进行单元测试),在运行时却遇到了如上错误。刚开始以为可能是CppUnit没有编译好,重新编译CppUnit多次,调整编译参数,但始终有此错误,并且此错误有时出现有时不出现,这更晕了,大量时间就这样浪费了。等我静下来,才觉得可能是VS 2005的原因,于是上网搜索此错误信息,终于找到了问题所在。
 VS 2005在生成可执行文件时使用了一种新的技术,该技术生成的可执行文件会伴随生成一个清单文件(manifest file)(.manifest后缀文件)(其本质上是XML文档,你可以用文本编辑器打开看看),并在链接完成后将该清单文件嵌入到exe文件中(默认情况下)。而在FAT32文件系统中,在处理清单文件阶段,当增量链接时不能完成清单文件的更新(默认情况下),于是造成清单文件嵌入失败,从而使该exe文件运行时没有相应的清单文件而运行失败并提示如上错误。
 解决方案很多,列举如下:
 
1. 由于这是在链接动态运行库出现的问题,所以你可以选择代码生成的连接方式为/MTd而非/MDd,不用这些DLL文件从而避免问题的出现。该方法有一个很显然的缺点:适用范围有限,并且也不是我等提倡的解决问题的方式,不推荐该方法。
 2. 既然跟FAT32系统有关,那么我们可以选择在NTFS文件系统中开发从而避免该问题,此方法同上,也是采用的回避问题的方式,不为我等提倡。
 3. 该方法仍与FAT32有关:在项目的“属性|配置属性|清单工具|常规”中的“使用FAT32解决办法”选择“是”(默认为“否”),重新生成项目即可解决问题。该方法是唯一真正针对问题所在而提出的解决方法,使清单工具可以正确更新。(此方法是官方解决方法,也比较方便,推荐)
 4. 既然问题是在更新嵌入的清单文件时发生的,由于FAT32的原因而未能更新嵌入的清单文件,于是我们有如下两种解决方法:
 
(1)不启用增量链接。在项目的“属性|配置属性|链接器|常规”中的“启用增量链接”选择“否”。此方法阻断了问题产生的源头,其每次生成exe文件时都直接嵌入清单文件,而不是默认的根据时戳而决定是否更新清单文件。
 
(2)不嵌入清单文件。在项目的“属性|配置属性|清单工具|输入和输出”中的“嵌入清单”选择“否”,从而在生成exe文件时附随生成一个清单文件(默认情况下,其文件名为exe文件的全名加上“.manifest”),避免了嵌入清单文件可能失败的问题。在程序运行时,会用到该清单文件。显然,这种方式使可执行程序产生了更多的外部依赖,不推荐。
 
另外,还有一个不能称为方法的土办法:每次Build前手动删除*.ilk文件(增量链接文件)(当然可以在项目属性中写入删除命令,使其自动执行),不推荐该土办法。
 最后,总结一下:
  1. 此问题只在特定条件下才会出现:在FAT32文件系统中编译、默认设置(增量模式、不启用FAT32解决方案、嵌入清单文件)、非第一次生成可执行文件文件(即在增量连接、更新清单文件时)。
 2. 解决方案1和4.1方便实用,推荐使用。


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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Maybe______
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