VS 2015 编译mlpack 教程_mlpack教程-优快云博客

这两天准备用C++完成机器学习，第一步需要装一些机器学习的工具包就像python的scikit learn 一样。这篇文章参考了一些github的内容，剔除了里面的一些坑，按照此方案应该可以顺利完成。

提前的准备：Cmake 下载地址 https://cmake.org/download/

第一步：下载 Download mlpack 地址：https://www.mlpack.org/

建立一个文件夹project 。例如：E:/projects/ 再把下载的mlpack放进去。如 E:/projects/mlpack-3.0.4/

第二步：在 Visual Studio里面安装 mlpack 并且下载一些附属物（dependencies）用NuGet.

打开 Visual Studio and 点击 文件 > 新建 > 从现有代码创建项目

选择Visual C++ 点击下一步，得到下面的图：

项目文件位置和项目名称（自己填写，自己希望的路径）。

下面讲一下如何用 NuGet

打开VS2015,点击如下图的位置。

上述操作完成后，会跳出下面图，点击浏览，并且输入想要下载的模块，例如OpenBLAS，如下图。

利用同样的方法下载以下几个包

boost
boost_unit_test_framework-vc140
boost_program_options-vc140
boost_random-vc140
boost_serialization-vc140
boost_math_c99-vc140
OpenBLAS

下载完成后，文件夹 E:projects/mlpack-3.0.4/packages内会包括下图几个文件夹

再在 E:projects/mlpack-3.0.4/packages文件夹内建立一个名为 boost_libs 的新的文件夹

此时， E:projects/mlpack-3.0.4/packages 内为下图

此时，需要把下面五个文件中 lib\native 文件内的X64 的.lib 和 .dll文件全部复制到boost_libs 文件夹下。

boost_unit_test_framework-vc140
boost_program_options-vc140
boost_random-vc140
boost_serialization-vc140
boost_math_c99-vc140

下面以 boost_unit_test_framework-vc140为例讲解

挑出文件下，所有的X64 贴到 boost_libs文件中。

第三步，下载Armadillo,并编译。

把下载的Armadillo放到 E:/projects 文件下，因此，E:/projects/文件夹下面有 armadillo-8.300.3 和 mlpack-3.0.4两个文件。在armadillo-8.300.3 文件下下面建立一个build的文件夹。

打开命令窗口，输入 armadillo-8.300.3文件下 build 的路径如下图

再输入

cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DBLAS_LIBRARY:FILEPATH="E:/cML/mlpack-3.0.4/packages/OpenBLAS.0.2.14.1/OpenBLAS.0.2.14.1/lib/native/lib/x64/libopenblas.dll.a" -DLAPACK_LIBRARY:FILEPATH="E:/cML/mlpack-3.0.4/packages/OpenBLAS.0.2.14.1/OpenBLAS.0.2.14.1/lib/native/lib/x64/libopenblas.dll.a" -DCMAKE_PREFIX:FILEPATH="E:/projects/armadillo-8.300.3" -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF ..

其中的路径根据自己的需要可以改。

完成后点击 E:\cML\armadillo-8.300.3\build 内的 armadillo.sln 再在 VS2015下进行编译点击生成>生成解决方案

第四步， E:\cML\mlpack-3.0.4 下面建立一个build 文件夹。剩下的步骤与上一步一样，只不过路径不同，先找到路径

再贴入下面代码（同样路径自己设定）

cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DBLAS_LIBRARY:FILEPATH="E:/cML/mlpack-3.0.4/packages/OpenBLAS.0.2.14.1/lib/native/lib/x64/libopenblas.dll.a" -DLAPACK_LIBRARY:FILEPATH="E:/cML/mlpack-3.0.4/packages/OpenBLAS.0.2.14.1/lib/native/lib/x64/libopenblas.dll.a" -DARMADILLO_INCLUDE_DIR="E:/cML/armadillo-8.300.3/include" -DARMADILLO_LIBRARY:FILEPATH="E:/cML/armadillo-8.300.3/build/Debug/armadillo.lib" -DBOOST_INCLUDEDIR:PATH="E:/cML/mlpack-3.0.4/packages/boost.1.69.0.0/lib/native/include" -DBOOST_LIBRARYDIR:PATH="E:\cML\mlpack-3.0.4\packages\boost_libs" -DDEBUG=OFF -DPROFILE=OFF ..

再打开，E:\cML\mlpack-3.0.4\build 文件夹下的 mlpack.sln 编译。如果成功了，大功告成！