linkflags += -Wl

最新推荐文章于 2023-01-10 20:45:56 发布
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分类专栏： linux ACE
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaozhencn/article/details/9455251
本文介绍了一个项目的Makefile配置示例，其中使用了--rpath-link选项来解决由于依赖关系导致的链接错误。具体来说，该项目包含三个子项目a、b、c，它们之间存在依赖关系（a依赖b，b依赖c）。为了确保b能够正确找到并链接到c，需要在a的Makefile文件中加入特定的配置。

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

有a,b,c三个项目, 均生成so。依赖关系如下：

a => b => c

a 的makefile 文件中，需通过--rpath-link选项，告诉b所依赖的c在何位置。 否则b找不到c,  报链接错误。


MPC文件内容：

......

linkflags += -Wl,--rpath-link ../bin (指定b所依赖的c所在的位置)

......

other Link Flags
lixiaona122的专栏
08-13 1895
在Xcode中配置时，将Target->Linking->other l
【ios】 Other Linker Flags配置
iChenfy的专栏
03-22 1242
我们在使用第三方静态库的时候，一般会提醒在Other Linker Flags里边配置“-ObjC”或者“-all_load”或者“-force_load”；它们的作用是： //-ObjC 告诉链接器将库中的Objective-C类和Category类都加载进来（命名不重复的类），但是这样子做有个弊端。没有用到的类也都加载进来了，APP会变大。而且当库中只存在Category类时，“-ObjC”就
g++ 编译和链接
Nicholas的专栏 QQ1295794532
05-06 871
转自：http://www.cppblog.com/deane/articles/113950.htmlg++ 编译和链接传统意义上的编译程序分两步走 —— 编译和链接：1.编译(compile)：指用编译器(compiler)将源代码(source code)生成二进制目标文件(object file)，在Windows下也就是 .obj 文件，UNIX下是 .o 文件。编译时，编译器需要的是语法的正确，函数与变量的声明的正确，编译器只检测程序语法，和函数、变量是否被声明，函数并不需要被定义。    UN
cmake指令详解
runnerred的博客
11-10 925
PROJECT(工程名字)这条指令会自动创建两个变量： _BINARY_DIR(二进制文件保存路径) _SOURCE_DIR（源代码路径） cmake系统也帮助我们预定义了PROJECT_BINARY_DIR和PROJECT_SOURCE_DIR其值与上述对应相等SET(变量名 变量值)SET(VAR [VALUE] [CACHE TYPEDOCSTRING [FORCE]]) SET(SR
Linux 内核配置系统浅析
tianyu的专栏 - Linux site:blog.youkuaiyun.com/wishfly
01-26 1586
Linux 内核配置系统浅析英文原文-->内容：配置系统的基本结构Makefile配置文件实例参考资料关于作者相关内容：介绍介绍-->在 Linux 专区还有：
LIBS += -L$$PWD/sdk/ -lqucd } else { LIBS += -L$$PWD/sdk/ -lquc }
04-01
用户提到了“qmake add library path sdk qucd quc linker flags”，看起来他们可能在配置Qt项目时遇到了链接库的问题，需要正确设置库路径和链接器选项。 首先，我应该回顾一下qmake的基本知识。qmake是Qt的构建...
``` cc := g++ name := pro workdir := workspace srcdir := src objdir := objs stdcpp := c++11 cuda_home := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/trt8cuda112cudnn8 syslib := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/lib cpp_pkg := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/cpp-packages cuda_arch := nvcc := $(cuda_home)/bin/nvcc -ccbin=$(cc) # 定义cpp的路径查找和依赖项mk文件 cpp_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cpp") cpp_objs := $(cpp_srcs:.cpp=.cpp.o) cpp_objs := $(cpp_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%) cpp_mk := $(cpp_objs:.cpp.o=.cpp.mk) # 定义cu文件的路径查找和依赖项mk文件 cu_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cu") cu_objs := $(cu_srcs:.cu=.cu.o) cu_objs := $(cu_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%) cu_mk := $(cu_objs:.cu.o=.cu.mk) # 定义opencv和cuda需要用到的库文件 link_cuda := cudart cudnn link_trtpro := link_tensorRT := nvinfer nvinfer_plugin link_opencv := link_sys := stdc++ dl protobuf link_librarys := $(link_cuda) $(link_tensorRT) $(link_sys) $(link_opencv) # 定义头文件路径，请注意斜杠后边不能有空格 # 只需要写路径，不需要写-I include_paths := src \ $(cuda_home)/include/cuda \ $(cuda_home)/include/tensorRT \ $(cpp_pkg)/opencv4.2/include \ $(cuda_home)/include/protobuf # 定义库文件路径，只需要写路径，不需要写-L library_paths := $(cuda_home)/lib64 $(syslib) $(cpp_pkg)/opencv4.2/lib # 把library path给拼接为一个字符串，例如a b c => a:b:c # 然后使得LD_LIBRARY_PATH=a:b:c empty := library_path_export := $(subst $(empty) $(empty),:,$(library_paths)) # 把库路径和头文件路径拼接起来成一个，批量自动加-I、-L、-l run_paths := $(foreach item,$(library_paths),-Wl,-rpath=$(item)) include_paths := $(foreach item,$(include_paths),-I$(item)) library_paths := $(foreach item,$(library_paths),-L$(item)) link_librarys := $(foreach item,$(link_librarys),-l$(item)) # 如果是其他显卡，请修改-gencode=arch=compute_75,code=sm_75为对应显卡的能力 # 显卡对应的号码参考这里：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute # 如果是 jetson nano，提示找不到-m64指令，请删掉 -m64选项。不影响结果 cpp_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 -fPIC -fopenmp -pthread cu_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 $(cuda_arch) -Xcompiler "$(cpp_compile_flags)" link_flags := -pthread -fopenmp -Wl,-rpath='$$ORIGIN' cpp_compile_flags += $(include_paths) cu_compile_flags += $(include_paths) link_flags += $(library_paths) $(link_librarys) $(run_paths) # 如果头文件修改了，这里的指令可以让他自动编译依赖的cpp或者cu文件 ifneq ($(MAKECMDGOALS), clean) -include $(cpp_mk) $(cu_mk) endif $(name) : $(workdir)/$(name) all : $(name) run : $(name) @cd $(workdir) && ./$(name) $(run_args) $(workdir)/$(name) : $(cpp_objs) $(cu_objs) @echo Link $@ @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) $^ -o $@ $(link_flags) $(objdir)/%.cpp.o : $(srcdir)/%.cpp @echo Compile CXX $< @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) -c $< -o $@ $(cpp_compile_flags) $(objdir)/%.cu.o : $(srcdir)/%.cu @echo Compile CUDA $< @mkdir -p $(dir $@) @$(nvcc) -c $< -o $@ $(cu_compile_flags) # 编译cpp依赖项，生成mk文件 $(objdir)/%.cpp.mk : $(srcdir)/%.cpp @echo Compile depends C++ $< @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cpp.mk=.cpp.o) $(cpp_compile_flags) # 编译cu文件的依赖项，生成cumk文件 $(objdir)/%.cu.mk : $(srcdir)/%.cu @echo Compile depends CUDA $< @mkdir -p $(dir $@) @$(nvcc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cu.mk=.cu.o) $(cu_compile_flags) # 定义清理指令 clean : @rm -rf $(objdir) $(workdir)/$(name) $(workdir)/*.trtmodel $(workdir)/demo.onnx # 防止符号被当做文件 .PHONY : clean run $(name) # 导出依赖库路径，使得能够运行起来 export LD_LIBRARY_PATH:=$(library_path_export)```cpp_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 -fPIC -fopenmp -pthread cu_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 $(cuda_arch) -Xcompiler "$(cpp_compile_flags)" link_flags := -pthread -fopenmp -Wl,-rpath='$$ORIGIN'解释一下什么意思，具体一些
03-08
link_flags := -pthread -fopenmp -Wl,-rpath='$$ORIGIN' ``` - `-std=c++11`: 指定采用C++11标准进行编译； - `-w`: 关闭警告信息显示； - `-g`: 添加调试信息； - `-O0`: 表示禁用代码优化（便于调试）； -...
cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/local/bin/gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/bin/g++ -DGCC_INSTALL_PREFIX=${CLANG_GCC} -DCMAKE_CXX_LINK_FLAGS="-L${CLANG_GCC}/lib64 -Wl,-rpath,${CLANG_GCC}/lib64" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${CLANG_GCC} -DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=On ../llvm-12.0.0
最新发布
04-03
cmake -DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS="-Wl,-z,relro" .. ``` 上述命令为可执行文件设置了额外的安全增强型链接器选项。 #### 启用 LLVM 断言 LLVM 提供了一个选项 `LLVM_ENABLE_ASSERTIONS`，用于控制是否在构建过程中...
``` cc := g++ name := pro workdir := workspace srcdir := src objdir := objs stdcpp := c++11 cuda_home := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/trt8cuda112cudnn8 syslib := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/lib cpp_pkg := /datav/software/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/trtpy/cpp-packages cuda_arch := nvcc := $(cuda_home)/bin/nvcc -ccbin=$(cc) # 定义cpp的路径查找和依赖项mk文件 cpp_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cpp") cpp_objs := $(cpp_srcs:.cpp=.cpp.o) cpp_objs := $(cpp_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%) cpp_mk := $(cpp_objs:.cpp.o=.cpp.mk) # 定义cu文件的路径查找和依赖项mk文件 cu_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cu") cu_objs := $(cu_srcs:.cu=.cu.o) cu_objs := $(cu_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%) cu_mk := $(cu_objs:.cu.o=.cu.mk) # 定义opencv和cuda需要用到的库文件 link_cuda := cudart cudnn link_trtpro := link_tensorRT := nvinfer nvinfer_plugin link_opencv := link_sys := stdc++ dl protobuf link_librarys := $(link_cuda) $(link_tensorRT) $(link_sys) $(link_opencv) # 定义头文件路径，请注意斜杠后边不能有空格 # 只需要写路径，不需要写-I include_paths := src \ $(cuda_home)/include/cuda \ $(cuda_home)/include/tensorRT \ $(cpp_pkg)/opencv4.2/include \ $(cuda_home)/include/protobuf # 定义库文件路径，只需要写路径，不需要写-L library_paths := $(cuda_home)/lib64 $(syslib) $(cpp_pkg)/opencv4.2/lib # 把library path给拼接为一个字符串，例如a b c => a:b:c # 然后使得LD_LIBRARY_PATH=a:b:c empty := library_path_export := $(subst $(empty) $(empty),:,$(library_paths)) # 把库路径和头文件路径拼接起来成一个，批量自动加-I、-L、-l run_paths := $(foreach item,$(library_paths),-Wl,-rpath=$(item)) include_paths := $(foreach item,$(include_paths),-I$(item)) library_paths := $(foreach item,$(library_paths),-L$(item)) link_librarys := $(foreach item,$(link_librarys),-l$(item)) # 如果是其他显卡，请修改-gencode=arch=compute_75,code=sm_75为对应显卡的能力 # 显卡对应的号码参考这里：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute # 如果是 jetson nano，提示找不到-m64指令，请删掉 -m64选项。不影响结果 cpp_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 -fPIC -fopenmp -pthread cu_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 $(cuda_arch) -Xcompiler "$(cpp_compile_flags)" link_flags := -pthread -fopenmp -Wl,-rpath='$$ORIGIN' cpp_compile_flags += $(include_paths) cu_compile_flags += $(include_paths) link_flags += $(library_paths) $(link_librarys) $(run_paths) # 如果头文件修改了，这里的指令可以让他自动编译依赖的cpp或者cu文件 ifneq ($(MAKECMDGOALS), clean) -include $(cpp_mk) $(cu_mk) endif $(name) : $(workdir)/$(name) all : $(name) run : $(name) @cd $(workdir) && ./$(name) $(run_args) $(workdir)/$(name) : $(cpp_objs) $(cu_objs) @echo Link $@ @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) $^ -o $@ $(link_flags) $(objdir)/%.cpp.o : $(srcdir)/%.cpp @echo Compile CXX $< @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) -c $< -o $@ $(cpp_compile_flags) $(objdir)/%.cu.o : $(srcdir)/%.cu @echo Compile CUDA $< @mkdir -p $(dir $@) @$(nvcc) -c $< -o $@ $(cu_compile_flags) # 编译cpp依赖项，生成mk文件 $(objdir)/%.cpp.mk : $(srcdir)/%.cpp @echo Compile depends C++ $< @mkdir -p $(dir $@) @$(cc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cpp.mk=.cpp.o) $(cpp_compile_flags) # 编译cu文件的依赖项，生成cumk文件 $(objdir)/%.cu.mk : $(srcdir)/%.cu @echo Compile depends CUDA $< @mkdir -p $(dir $@) @$(nvcc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cu.mk=.cu.o) $(cu_compile_flags) # 定义清理指令 clean : @rm -rf $(objdir) $(workdir)/$(name) $(workdir)/*.trtmodel $(workdir)/demo.onnx # 防止符号被当做文件 .PHONY : clean run $(name) # 导出依赖库路径，使得能够运行起来 export LD_LIBRARY_PATH:=$(library_path_export)```empty := library_path_export := $(subst $(empty) $(empty),:,$(library_paths))解释一下，每一行什么意思，具体一些
03-08
link_flags := -pthread -fopenmp -Wl,-rpath='$$ORIGIN' ... clean : rm -rf $(objdir) $(workdir)/$(name) $(workdir)/*.trtmodel $(workdir)/demo.onnx .PHONY : clean run $(name) export LD_LIBRARY_PATH:=$...
[ 22s] collect2: error: ld returned 1 exit status [ 22s] raise CalledProcessError(retcode, cmd) [ 22s] subprocess.CalledProcessError: Command 'c++ -Lbuild -O2 -g2 -gdwarf-4 -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -fstack-protector-strong -Wformat-security -Wformat -fmessage-length=0 -Wno-implicit-fallthrough -Wl,-z,relro,--as-needed -feliminate-unused-debug-types -Wformat -mabi=lp64d -march=rv64gc -Wl,-O1 -Wl,--hash-style=gnu -g -flto -fPIC -pie -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGEFILE_SOURCE=1 -O2 -g2 -gdwarf-4 -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -fstack-protector-strong -Wformat-security -Wformat -fmessage-length=0 -Wno-implicit-fallthrough -Wl,-z,relro,--as-needed -feliminate-unused-debug-types -Wformat -mabi=lp64d -march=rv64gc -Wl,-O1 -Wl,--hash-style=gnu -g -flto -o ninja build/ninja.o -lninja' returned non-zero exit status 1 [ 23s] error: Bad exit status from /var/tmp/rpm-tmp.3PTk8Z (%build)
04-01
set(CMAKE_ASM_FLAGS "-march=rv64gc") ``` - **Ninja生成配置**：清理旧构建文件，重新生成： ```bash rm -rf build/ mkdir build && cd build cmake -G Ninja .. -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/path/to/riscv_...
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天富儿的博客
06-22 4548
Xcode上的Other Linker Flags参数详解Other Linker FlagsOther Linker Flags位置流程步骤总结参考链接 Other Linker Flags Other Linker Flags位置 在Xcode的工程中Tergets -> Build Settings -> linking -> Other Linker Flags，链接系统的标准库 ，链接其他三方库的参数，引用链接器参数 流程步骤 从C代码到可执行文件经历的步骤是： 源代码 &g
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使用场景 在ios开发中，我们经常会使用到第三方的一些静态库,导入第三方类库运行程序后你会发现,编译时可以正常编译但是运行时会app会闪退,报出selector not recognized的错误。一般的第三方库的开发文档中都会写出这种问题的解决方法,如在Other Linker Flags中加入-ObjC或者-all_load或者-force_load这样的解决方法。为什要这要做呢?报
GCC选项_-Wl,-soname
04-26 1934
-Wl选项告诉编译器将后面的参数传递给链接器。 -soname则指定了动态库的soname(简单共享名，Short for shared object name) soname的关键功能是它提供了兼容性的标准： 当要升级系统中的一个库时，并且新库的soname和老库的soname一样，用旧库链接生成的程序使用新库依然能正常运行。这个特性使得在Linux下，升级使得共享
Linux 编译脚本
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04-09 479
#Makefile #Makefile Common #author zhangb CC = g++ LD = ld LDSO = $(CC) -shared -nostartfiles CFLAGS = -fPIC -Wall -Wno-unused -D_REENTRANT -O2 LINKFLAGS = -lpthread -lz CINCLUDE += -I. \ LINKFLAGS += LIBSMAI...
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在iOS开发中，我们用三方库时，由于other Lineker Falgs 的设置问题导致一些三方静态库或者分类没有 编译到最终到符号表中 在xcode 的工程中 TARGETS -> build Settings -> other Linker Flags linking 中 链接系统的标准库 ，链接其他三方库的参数,  引用链接器参数 一个iOS程序 的运行过程   预编译   －》
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