Caffe 安装 cannot find -lpython2 错误

最新推荐文章于 2022-03-21 09:41:38 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/penguins/p/5235373.html

文章标签：

#人工智能 #python

本文解决了在安装MatCaffe过程中遇到的链接器找不到libpython2的问题。通过创建符号链接从libpython2.7.so.1.0到libpython2.so，成功克服了这一障碍。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

错误提示：

/usr/lib64/gcc/x86_64-suse-linux/4.8/../../../../x86_64-suse-linux/bin/ld: cannot find -lpython2
collect2: error: ld returned 1 exit status

解决办法：

cd /usr/lib64

ln -s libpython2.7.so.1.0 libpython2.so

Ref:

http://stackoverflow.com/questions/31365592/cannot-find-lpython2-matcaffe-installation-error?rq=1

转载于:https://www.cnblogs.com/penguins/p/5235373.html

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Ubuntu16.04安装caffe中遇到的问题总结

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### 安装和配置 Caffe 深度学习框架 #### 解决 Boost Python 库链接错误当遇到 `/usr/bin/ld: cannot find -lboost_python3` 错误时，这通常意味着系统找不到所需的 Boost.Python 库。解决方法是在 `Makefile.config` 文件中指定正确的路径或者安装缺失的库版本。对于 Ubuntu 20.04 和 Python 3.8 的环境，在 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu` 中查找是否存在对应的 `.so` 文件[^1]。 #### 修改 Makefile.config 配置文件为了使 Caffe 能够成功编译，进入 Caffe 框架目录后需重命名并编辑配置文件： ```bash cd caffe-1.0 mv Makefile.config.example Makefile.config nano Makefile.config ``` 在此过程中，建议根据当前系统的实际情况调整各项设置，特别是关于 BLAS、CUDA 及其他依赖项的部分[^3]。 #### 安装必要的依赖包除了上述操作外，还需要确保所有必需的软件包都已正确安装。虽然提到 OpenVINO 工具套件的相关脚本用于安装依赖项，但这并不适用于所有的 Caffe 安装情况。针对标准的 Caffe 安装流程，应该依据官方文档来准备环境，而不是通过特定于 Intel 平台的脚本来完成此工作[^2]。 #### 编译源码前准备工作如果选择了从源代码构建的方式，则应先确认已经满足了所有前置条件，包括但不限于 GCC/G++ 编译器、CMake 构建工具以及各种数学运算库的支持。此外，还需注意不同版本间的兼容性问题，尤其是较旧版本的 Caffe (如 1.0) 对现代 Linux 发行版可能存在不完全支持的情况。 #### 下载与解压缩安装包如果是基于预编译二进制文件来进行部署的话，可以按照如下方式处理下载下来的 tarball 压缩包: ```bash tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz ``` 请注意替换 `<version>` 占位符为实际版本号字符串[^4]。不过这条指令仅适用于 OpenVINO Toolkit 的分发形式，并不适合通用意义上的 Caffe 分发渠道。