cannot find #include "caffe/proto/caffe.pb.h"

最新推荐文章于 2020-09-18 16:16:59 发布
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本文详细介绍了如何使用protoc编译工具为Caffe框架生成所需的C++头文件，并提供了具体的命令行步骤。通过这些步骤，读者可以了解如何将Caffe的proto文件编译成对应的pb.h头文件并将其放置到正确的目录下。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://github.com/BVLC/caffe/issues/1761

protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.

mkdir include/caffe/proto
mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto
ubuntu18.04配置caffe
Hello Word!
04-24 2379
【环境】 ubuntu18.04 x64 gtx1080 CUDA Version 9.0.176 cudnn 7402 1，参照链接安装caffe： $ sudo apt install caffe-cuda 2，更新scikit-image $ sudo pip install --upgrade scikit-image --user 3，检查是否安装成功 $...
第一篇文章献给艰难的Ubuntu16.04安装caffe之旅 cuda tensorflow Theano
一位深度学习小萌新
10-18 4468
总体参照这篇博文：http://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/53035989#python http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889cuda装成功后的信息= Summary =Driver: Not Selected Toolkit: Installed in /usr/
caffe caffe/proto/caffe.pb.h
wangzsh187的博客
09-18 281
/data/workspace/Detection/caffe/caffe/include/caffe/blob.hpp:9:10: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #include “caffe/proto/caffe.pb.h” ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/
fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #include "caffe/proto/caffe.pb.h
aspnetcs7的博客
10-06 1390
https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/78828899
错误提示找不到”caffe/proto/caffe.pb.h”
sun_reed的博客
01-07 7463
这个错误自己也不知道怎么发生的，第一次make all -j32正常，后面重新 make all -j32的时候就报错了。 解决方法：运行/caffe/src/caffe/proto/extract_proto.bat 生成caffe.pb.h和caffe.p.cc文件 命令：sunpf@gpu:/caffe/src/caffe/proto$protoc –cpp_out=/caffe/in
./include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: 解决方法
u012759006的博客
09-07 2602
caffe.pb.h丢失问题 解决方法： 用protoc从caffe/src/caffe/proto/caffe.proto生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc cd 到 ./src/caffe/proto     文件夹后 语句：   protoc --cpp_out=/home/wuliwei/caffe/include/caffe/ caffe.proto 注意：caff...
Ubuntu16.04 安装Dense Pose 编译操作make ops时遇到致命错误：fatal error: google/protobuf/stubs/common.h：没有那个文件或目录
Kevin_Stiff的博客
12-12 2560
Linux16.04 安装Dense Pose 编译操作make ops时遇到致命错误：caffe/proto/caffe.pb.h:9:42: fatal error: google/protobuf/stubs/common.h：没有那个文件或目录 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× ××××××××× 交代一下本机的环境 ××××××××××××...
CentOS7编译Caffe
幽冥之花的博客
10-23 856
1、系统基本信息 查看操作系统的版本 $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 查看GPU型号 $ nvidia-smi 2、安装步骤 2.1 安装 Anaconda2 Anaconda 官网下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/ 　下载得到 指令安装 $ s...
caffe 训练安装测试问题集锦
zhanghenan123的博客
07-19 2189
1、Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv0 测试的时候出现此问题 2、cudaSuccess(2 vs. 0) out of memory,如下图 这种问题为显存不足导致的，出现这种问题有以下几...
caffe 编译时include/caffe/caffe.pb.h丢失
weixin_38907330的博客
08-05 627
1.如果装了anaconda的话，可以现在~/.bashrc里面把相关的屏蔽掉，或者直接把anaconda压缩（没试过） 2.另外一种是丢失了，所以利用protoc编译src里面的/caffe.proto protoc --cpp_out=~/caffe/include/caffe/  caffe.proto...
caffe compile error :fatal error :caffe/proto/caffe.pb.h:No such file
jane_6091的博客
01-10 332
# In the directory you installed Caffe to protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/proto mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto 转自： https://github.com/muupan/dqn...
报错：caffe/proto/caffe.pb.h:17:2: error: #error This file was generated by an older version of protoc
进击的李二牛
03-29 2144
之前在编译caffe时，protoc版本是系统默认的2.6.1版本。 后来在使用OPEN AI的框架tengine时，环境要求protoc版本为3.0.0 当时我直接把2.6.1版本的删除，新装了3.0.0.，再跑caffe项目时，caffe.pb.h报错This file was generated by an older version of protoc 只需要到caffe的根目录里重新编译...
caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or director
aiq8620的博客
01-15 547
caffe编译过程中遇到的为问题： fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory 解决方法： 用protoc从caffe/src/caffe/proto/caffe.proto生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc，先进入your_path/include/caffe目录下新建文件夹，命名为prot...
caffe.pb.h丢失问题解决方法
weixin_30375427的博客
02-12 192
https://blog.csdn.net/ThomasCai001/article/details/53940430 错误提示 fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #include "caffe/proto...
fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory
02-27 1万+
一般出现在 caffe 的编译时，可通过如下方式将编译通过（首先需要进入 caffe 根目录）：$ protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. $ sudo mkdir include/caffe/proto $ sudo mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/protofatal error: ca
No such file or directory #include "caffe/proto/caffe.pb.h"
lyiiiiii61的博客
02-05 778
（问题四） 问题： fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #include "caffe/proto/caffe.pb.h" 解决方法: # In the directory you installed Caffe to protoc src/caffe/proto
使用caffe时编译出错
热门推荐
xmzwlw的专栏
09-07 2万+
使用caffe时编译出错 使用自己机器编译的include和lib (caffe/build/lib, caffe/include) caffe.pb.h丢失问题： /home/wuliwei/caffe/include/caffe/blob.hpp:9:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #incl
./include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or director
wzy的博客
07-17 2291
这是因为protobuf和pillow没有安装，或者是通过apt-get安装的。使用pip重新安装一遍即可解决问题。删除caffe-mast（提前保存Makefile.config和Makefile），解压，解压重新编译。 pip install protobuf --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple pip install pillow --u
-- Build files have been written to: /root/Workspace/openpose/build/caffe/src/openpose_lib-build [ 75%] Performing build step for 'openpose_lib' [ 1%] Running C++/Python protocol buffer compiler on /root/Workspace/openpose/3rdparty/caffe/src/caffe/proto/caffe.proto [ 1%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffeproto.dir/__/__/include/caffe/proto/caffe.pb.cc.o [ 1%] Linking CXX static library ../../lib/libcaffeproto.a [ 1%] Built target caffeproto [ 1%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/util/cuda_compile_1_generated_math_functions.cu.o [ 1%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_absval_layer.cu.o [ 2%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_base_data_layer.cu.o [ 2%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_accuracy_layer.cu.o [ 2%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_batch_norm_layer.cu.o [ 2%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_batch_reindex_layer.cu.o [ 4%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_bnll_layer.cu.o [ 4%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_bias_layer.cu.o In file included from /root/Workspace/openpose/3rdparty/caffe/src/caffe/util/math_functions.cu:1: /usr/local/cuda-11.8/include/math_functions.h:54:2: warning: #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly. This file will be removed in a future CUDA release. Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead." [-Wcpp] 54 | #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly. This file will be removed in a future CUDA release.
最新发布
03-15
<think>好的，我现在要解决用户提到的CUDA编译时出现的math_functions.h警告问题，并寻找替代方案，比如使用cuda_runtime_api.h或cuda_runtime.h。首先，我需要回忆一下CUDA头文件的结构和用途。 用户提到的警告可能是因为math_functions.h被标记为内部头文件，不建议直接引用。根据CUDA的文档，开发人员应该使用更高级别的头文件，比如cuda_runtime.h或cuda_runtime_api.h，这些头文件会自动包含必要的内部文件。所以，用户需要检查他们的代码中是否有直接包含math_functions.h的情况，并替换为官方推荐的头文件。 接下来，用户可能还需要检查编译环境是否正确配置。例如，确保CUDA安装路径正确，并在编译时用-I指定包含路径，如-I/usr/local/cuda/include。此外，交叉编译时可能需要安装对应的工具链，如用户提到的aarch64-linux-gnu工具链，这可能涉及到引用[4]中的内容。 另外，用户提供的引用[3]中的代码涉及到CUDA和OpenGL的互操作，这可能与他们的项目相关，但当前问题主要集中在头文件引用上。需要确认在链接阶段是否正确链接了CUDA库，比如使用-lcudart。 此外，用户提到的警告信息可能类似于“math_functions.h is an internal header file and should not be used directly.”这时，建议用户检查所有源文件中是否有直接包含该头文件的地方，并替换为cuda_runtime.h，因为后者已经包含了必要的数学函数声明。 还可能要考虑代码中使用的数学函数是否有替代方案。例如，CUDA的运行时API提供了一些数学函数，或者使用标准库函数，但需要注意设备代码和主机代码的区别。例如，在设备代码中应使用__sin、__cos等内置函数，而不是标准库的sin、cos，这些可能在math_functions.h中定义，但现在应该通过包含正确的头文件来访问。 最后，用户需要确保编译命令正确，包括正确的CUDA版本和路径设置。如果用户遇到找不到头文件的错误，可能需要检查CUDA安装是否正确，或者参考引用[2]中的解决方案，安装相应的开发包，如nvidia-cuda-dev。</think>### 解决CUDA编译时`math_functions.h`警告的替代方案 #### 1. **问题分析** CUDA的`math_functions.h`是内部头文件，直接包含会触发警告： ```bash warning: math_functions.h is an internal header file and should not be used directly. ``` 官方建议使用`cuda_runtime.h`或`cuda_runtime_api.h`替代，因为它们已封装了必要的数学函数接口[^1]。 --- #### 2. **替代方案** ##### (1) 使用`cuda_runtime.h`替代 - **作用**：包含CUDA运行时API的核心接口和数学函数（如`sin`、`cos`、`sqrt`等）。 - **修改代码**： ```c // 原代码（不推荐） #include <math_functions.h> // 修改为（推荐） #include <cuda_runtime.h> ``` ##### (2) 使用标准库函数（仅限主机代码） - **场景**：在主机代码（CPU端）中使用标准数学函数。 - **示例**： ```c #include <cmath> // 标准C++数学库 // 主机代码中使用std::sin、std::sqrt等 ``` ##### (3) 使用CUDA内置函数（设备端代码） - **场景**：在设备端（GPU核函数）中直接调用CUDA内置数学函数。 - **示例**： ```cuda __global__ void kernel(float* data) { int idx = threadIdx.x; data[idx] = __sinf(data[idx]); // 使用CUDA内置单精度正弦函数 } ``` --- #### 3. **编译配置调整** ##### (1) 确保CUDA头文件路径正确 在编译命令中指定CUDA头文件路径： ```bash nvcc -I/usr/local/cuda/include your_code.cu -o output ``` ##### (2) 链接CUDA运行时库 添加`-lcudart`参数： ```bash nvcc your_code.cu -o output -lcudart ``` ##### (3) 交叉编译配置（如适用） 若需交叉编译（如ARM架构），安装对应工具链： ```bash sudo apt-get install gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu # 引用[4] ``` --- #### 4. **验证代码示例** ```cuda #include <cuda_runtime.h> // 替代math_functions.h #include <cmath> // 主机端标准数学库 __global__ void compute(float* d_data) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; d_data[idx] = __expf(d_data[idx]); // 设备端使用内置指数函数 } int main() { float* d_data; cudaMalloc(&d_data, 100 * sizeof(float)); compute<<<1, 100>>>(d_data); cudaFree(d_data); return 0; } ``` --- #### 5. **常见问题解决** - **头文件缺失错误**：确保已安装CUDA开发包（如`nvidia-cuda-dev`）[^2]。 - **OpenGL互操作问题**：若涉及CUDA与OpenGL交互，需正确注册缓冲区（参考引用[3]）。 ---
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