CMakeList常用方法

前言

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学习几个月的mtcnn以及ssd等目标检测的源码，所以对caffe源码以及cmake基本用法都比较熟悉，而caffe源码的学习更加深了我对于卷积网络的理解，特别是理解mtcnn算法，而学习mtcnn算法则又加深了我对ssd源码的学习，真的感觉自己变强了，不过头发也没秃-_-。近来做项目有车牌识别准备通过mtcnn检测，然后用ssd对字符进行识别，感觉效果应该会比较好(虽然还未实现)。但由于对新知识的渴求，主要是需求在哪里(通过GAN网络生成图片进行训练，当然，次要原因想从源码理解对抗生成网络)。而pytorch的实现比较多，故最近需要学习pytorch，而然看了一天的pytorch以及AlexNet等常见卷积网路的实现，感觉对pytorch还是比较陌生，所以最近想先从源码编译入手，从源码来理解pytorch是如何实现对应的卷积池化等层，然后学习对抗生成网络(GAN)。当然，第一步首先是学习CMake然后找到对应的源码，所以在这里做一下笔记记录下来 -------------------- 2018.11.29

#CMake常用预定义变量

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• PROJECT_SOURCE_DIR 所运行的CMakeList.txt所在文件夹下的工程目录
• CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR 当前处理的CMakeLists.txt所在的目录

在cmake还可以添加c++文件中的宏定义:

add_compile_definitions()

• 比如我们如果在所需编译的c++代码中调用了#ifdef CUDA，我们可以在CMakeList.txt文件中使用add_compile_definitions(CUDA)来声明C++中的宏定义.

#常用的cmake语法

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• 命令行中输出消息:

#输出Hello World!字符串
me