编译caffe出现错误:make: *** [.build_release/src/caffe/common.o] Error 1

本文介绍了在编译Caffe过程中遇到的与cuDNN版本不一致导致的错误,并提供了两种解决方案:更新cuDNN的实现或者替换相关cuDNN文件。

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在编译caffe时出现错误:

  1. In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0,  
  2.                  from ./include/caffe/common.hpp:19,  
  3.                  from src/caffe/common.cpp:7:  
  4. ./include/caffe/util/cudnn.hpp: In function ‘void caffe::cudnn::createPoolingDesc(cudnnPoolingStruct**, caffe::PoolingParameter_PoolMethod, cudnnPoolingMode_t*, int, int, int, int, int, int)’:  
  5. ./include/caffe/util/cudnn.hpp:127:41: error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t cudnnSetPooling2dDescriptor(cudnnPoolingDescriptor_t, cudnnPoolingMode_t, cudnnNanPropagation_t, int, int, int, int, int, int)’  
  6.          pad_h, pad_w, stride_h, stride_w));  
  7.                                          ^  
  8. ./include/caffe/util/cudnn.hpp:15:28: note: in definition of macro ‘CUDNN_CHECK’  
  9.      cudnnStatus_t status = condition; \  
  10.                             ^  
  11. In file included from ./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,  
  12.                  from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40,  
  13.                  from ./include/caffe/common.hpp:19,  
  14.                  from src/caffe/common.cpp:7:  
  15. /usr/local/cuda-7.5//include/cudnn.h:803:27: note: declared here  
  16.  cudnnStatus_t CUDNNWINAPI cudnnSetPooling2dDescriptor(  
  17.                            ^  
  18. make: *** [.build_release/src/caffe/common.o] Error 1  



这是因为当前版本的caffe的cudnn实现与系统所安装的cudnn的版本不一致引起的。

解决办法:

1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp.

2.将./src/caffe/layer里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_lrn_layer.cu,cudnn_pooling_layer.cpp,cudnn_sigmoid_layer.cu。

   都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件。


rbgirshick的py-faster-rcnn实现,因为其cudnn实现为旧版本的实现,所有出现了以上问题.

<think>好的,我现在需要解决用户在编译Caffe时遇到的错误:'src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/io.cpp.o] Error 1'。首先,我得理解这个错误的具体原因。根据用户提供的引用信息,特别是引用[2]提到的“fatal error: matio.h: No such file or directory”,这可能与缺少matio库有关。另外,引用[3]提到的cuDNN参数数量错误,说明可能存在cuDNN版本不兼容的问题。 首先,针对matio.h缺失的问题,我应该建议用户安装libmatio库。在Ubuntu系统下,可以通过apt-get安装,这样编译时就能找到所需的头文件和库文件。然后,关于cuDNN的错误,用户可能使用了较新版本的cuDNN,而代码中的函数调用方式已经过时。需要检查cudnn.hpp文件,调整函数参数,比如添加cudnnConvolutionFwdPreference_t和memoryLimitInBytes参数,或者降低cuDNN版本以兼容现有代码。 另外,用户提到的Error 1比较笼统,可能还有其他依赖项缺失。需要检查整个编译日志,找出所有错误点。可能还需要确保Protobuf、OpenCV、BLAS等依赖库正确安装,并且版本匹配。如果用户修改了Makefile.config,需要确认配置选项是否正确,比如是否启用了CUDA、CUDNN等。 还有可能的问题包括文件路径错误,比如引用[1]中的路径问题,可能需要检查文件是否存在,或者路径设置是否正确。最后,建议用户清理编译缓存,重新编译,避免残留文件导致的问题。</think>针对Caffe编译过程中出现的`Error 1`问题,需根据具体错误日志定位原因。以下是分步解决方案: --- ### **1. 分析错误日志** 首先查看完整编译日志,重点关注错误描述。例如: - **引用[2]**显示缺少`matio.h`文件,说明未安装`libmatio`库; - **引用[3]**提示cuDNN函数参数不匹配,说明cuDNN版本与Caffe代码不兼容[^3]。 --- ### **2. 解决依赖缺失问题** #### **2.1 安装libmatio** 若出现`matio.h`缺失错误,执行以下命令安装: ```bash sudo apt-get install libmatio-dev ``` #### **2.2 检查cuDNN兼容性** - **情况1**:若使用cuDNN v8及以上版本,需修改`cudnn.hpp`中旧版API调用。例如将: ```cpp cudnnConvolutionForward(handle, &alpha, src_desc, src_data, ...); ``` 改为: ```cpp cudnnConvolutionForward(handle, &alpha, src_desc, src_data, ..., CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT, 0); ``` - **情况2**:降级cuDNN至v7.x,与Caffe代码兼容[^3]。 --- ### **3. 检查其他依赖** 确保以下依赖已正确安装: ```bash sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev libboost-all-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev ``` --- ### **4. 清理并重新编译** 删除旧编译缓存后重新编译: ```bash make clean make -j$(nproc) ``` --- ### **5. 验证环境配置** 检查`Makefile.config`中的配置: - 确认`CUDA_DIR`指向正确的CUDA安装路径(如`/usr/local/cuda`); - 确保`USE_CUDNN := 1`与cuDNN版本匹配; - 若使用OpenCV 4.x,需添加`-DOPENCV_DISABLE_ARCH_PATH=1`到`CXXFLAGS`。 ---
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