VS2015下CUDA代码编译异常的一点小问题解决方法

安装了 VS2015后,下载了CUDA 8.0安装,试了一个.cu文件编译正常通过,
继续安装了一个Intel parallel_studio_xe_2016, 然后使用 Intel 的C++编译器进行编译,结果nvcc编译.cu文件时候报错,一些c++库的头文件解析不通过,
网上搜索了一下,没有找到解决方法。

自己对比了一下使用VS 的C++编译器和 Intel 的C++编译器时,在控制台输出的nvcc命令,发现 –cl-version 参数值不同

使用VS2015的C++编译器时,出现的参数是 –cl-version 2015
而使用Intel的C++编译器时,出现的参数是 –cl-version 2010

进一步查找CUDA的自定义编译配置,在 Program Files(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\v140\BuildCustomizations\ 目录下的 CUDA 8.0.props 中对编译器做了检查,

...
<CudaClVerson Condition="'$(PlatformToolset)' == 'v140'">2015</CudaClVersion>
<CudaClVersion Condition="'$(CudaClVersion)' == ''">2010</CudaClVersion>
...

CUDA的自定义编译配置中没有对Intel C++编译器做判断处理,自己修改下面那个为空时默认为2010的行,
将2010修改为2015,保存后重新编译,两个编译器都可以编译通过,问题解决。

Popularity: 1% [?]

Random Posts

在CentOS 6 下安装TensorFlow

在CentOS下安装TensorFlow的一些步骤
首先按照TensorFlow官方安装教程,选择了anaconda 环境, 下载安装了 anaconda3 环境后(为python3.6),
在里面按照官方步骤使用pip方式安装tensorflow包, 安装后在python中 import tensorflow as tf 出错,提示缺少LIBC_2.17之类的符号,这是由于CentOS自带版本比较低的缘故,需要源码编译方式进行安装。
安装TensorFlow需要使用支持c++11版本的编译器,CentOS 6自带的g++ 4.4.7不支持,首先需要安装一个版本的g++, 我选择了安装4.9.4版本
步骤1. 安装gcc 4.9.4

tar -xjvf  gcc-4.9.4.tar.bz2
cd gcc-4.9.4
./contrib/download_prerequisites
./configure --prefix=/opt/gcc/4.9.4  --languages=c,c++ --disable-multilib
make
make install

安装好后,设置环境变量,在 ~/.bashrc 中添加如下内容

export CXX=/opt/gcc/4.9.4/bin/c++
export CC=/opt/gcc/4.9.4/bin/gcc
export LDFLAGS="-L/opt/gcc/4.9.4/lib -L/opt/gcc/4.9.4/lib64"
export CXXFLAGS="-L/opt/gcc/4.9.4/lib -L/opt/gcc/4.9.4/lib64"
export C_INCLUDE_PATH=/opt/gcc/4.9.4/include
export CXX_INCLUDE_PATH=$C_INCLUDE_PATH
export LD_RUN_PATH=/opt/gcc/4.9.4/lib/:/opt/gcc/4.9.4/lib64/
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/gcc/4.9.4/lib/:/opt/gcc/4.9.4/lib64/

重新开启一个终端窗口,下载源码安装 bazel

mkdir bazel
cd bazel
unzip ~/Downloads/bazel-0.4.5-dist.zip
./compile.sh

编译完成后得到一个 bazel执行文件,拷贝到/usr/local/bin 目录下,
对这个生成的bazel文件不能使用strip,否则后面使用时会出现zip资源释放出错的消息

下载安装tensorflow, 到github上下载1.1分支包

unzip tensorflow-r1.1.zip
cd tensorflow-r1.1
./configure
#按照提示做一些选择
bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
#这一步在build过程中碰到执行protoc命令出错的问题,提示找不到LIBCXX之类的符号信息,设置的LD_LIBRARY_PATH值没有起作用
#解决方法,将~/.bashrc中LD_LIBRARY_PATH=/opt/gcc/4.9.4/lib/:/opt/gcc/4.9.4/lib64/路径添加到/etc/ld.so.conf中去就可以通过了
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

最后重新按照官方教程进入anaconda3环境

source activate tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

进入python3做测试,在 import tensorflow as tf 时出错,
提示 anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so 缺少一个 CXXABI_1.3.7的错误,
ldd查看了一下,依赖的是libstdc++.so.6是指向anaconda3/lib/libstdc++.so.6.0.19,而不是编译的gcc-4.9.4目录下的libstdc++.so.6.0.20
重新建立anaconda3/lib目录下的符号连接指向/opt/gcc/4.9.4/lib64/libstdc++.so.6.0.20
(估计使用gcc-4.8.5编译tensorflow就不会有这个问题了,生成的库同是libstdc++.so.6.0.19)

再次进入python3做测试,通过没有问题,将~/.bashrc 和 /etc/ld.so.conf中的关于gcc 4.9.4路径设置的环境变量去掉,测试tensorflow还是正常

Popularity: 1% [?]

Random Posts

CentOS 6下Android SDK碰到提示”libc.so.6: version `GLIBC_2.14′ not found”的解决方法

在CentOS 6的机器上安装了Android的开发环境,碰到如下一些问题和解决方法
1. Android Studio 添加Android SDK时,提示缺少JDK 1.5、JDK 1.6 或 JDK 1.7, 但是机器上已经安装好JDK 1.6, JDK 1.7,还是提示同样的问题
解决方法,软件的提示信息Bug,其实是缺少 JDK 1.8(这个提示Bug应该会在后续版本被修订), 下载安装JDK 1.8,添加JDK 1.8后,再添加Android SDK,一切正常。

2. 新建一个简单Android项目,编译,提示”libc.so.6: version `GLIBC_2.14′ not found” 的错误信息
下载使用的是Android SDK Ver 25.2.5 Platform Tools Ver 25.0.3 Build Tools Ver 25.0.2
google搜索,确认是libc库的版本低的原因,CentOS 的libc版本文v2.14 要CentOS 7 才有支持 GLiBC_2.14,
解决方法要么重装系统使用CentOS 7, 要么逐个试验降低SDK版本,直到可以不要GLIBC_2.14的可用SDK版本。
既不想重装系统到CentOS7, 也不想逐个往下试验低版本SDK,
搜索网络后找到一个解决方法,也就是在其他目录编译安装一个并行的glibc 2.14版本,然后使用LD_LIBRARY_PATH临时指定到这个新安装的libc目录

  1. wget http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.14.tar.gz
  2. tar zxvf glibc-2.14.tar.gz
  3. cd glibc-2.14
  4. mkdir build
  5. cd build
  6. ../configure –prefix=/opt/glibc-2.14
  7. make -j4
  8. sudo make install
  9. export LD_LIBRARY_PATH=/opt/glibc-2.14/lib

在同一个终端下执行原本会出现 libc.so.6: version `GLIBC_2.14′ not found 提示的 aapt 命令,结果正常运行
至此,以为大功告成了,同一终端下,执行打开IDE的命令,结果没有界面出现

继续尝试解决方案,
将原本aapt改名aapt_, 新建一个同名的aapt,写入如下bash脚本

  1. #!/bin/sh
  2. export LD_LIBRARY_PATH=/opt/glibc-2.14/lib && "$0"_ $@

添加执行权限,在命令行下试了一下可以正常执行,将其他几个命令做同样处理
新建一个终端窗口,打开IDE,正常,新建一个Android项目,编译正常,
到此,大功告成,在没有更换操作系统和降低Android SDK版本的情况可以进行Android开发了

—-华丽分割线—–
“libc.so.6: version `GLIBC_2.14′ not found” 提示产生的原因:
使用了高版本的libc库编译,

  1. objdump -T aapt |grep GLIBC_2.14

可以看到只有一个 memcpy 函数使用到了 GLIBC_2.14,
查看了一个CentOS目录下的应用,可以看到memcpy使用的是 GLIBC_2.2.5
如果自己拥有源码,可以添加如下一行代码,指定memcpy使用 GLIBC_2.2.5,使高版本编译出来的程序可以不做任何处理运行在低版本libc的系统上

__asm__(".symver memcpy,memcpy@GLIBC_2.2.5");

Popularity: 1% [?]

Random Posts

编译tesseract-ocr碰到的问题以及解决方法

下载地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
首先下载了 tesseract-master 版本,
解压后运行 ./autogen.sh 提示 libtoolize: command not found

使用yum install libtool 安装缺少的命令,重新运行 ./autogen.sh, 成功生成 configure 文件,
运行 ./configure 提示需要C++11版本的编译器,不想升级系统自带的gcc版本
重新下载 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract ,切换tag,选择 3.0.5分支,下载 tesseract-3.05.zip
unzip tesseract-3.05.zip 解压后,运行./autogen.sh生成configure文件

运行./configure 提示 leptonica not found
到 http://www.leptonica.org/download.html 下载安装包,目前最新版本为 leptonica-1.74.1.tar.gz
tar -xzvf leptonica-1.74.1.tar.gz
cd leptonica-1.74.1
./configure
./make
./make install

重新回到 tesseract-3.05目录下,
./configure
./make
./make install

安装完成
接着需要数据文件,到 https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
按照提示,不下载master数据,切换到 tag/3.04.00 分支下下载数据文件,
下载完成后,将 eng开头的9个文件拷贝到 /usr/loca/share/tessdata目录下

Popularity: 1% [?]

Random Posts

使用CodeTyphon做FPC编译碰到的问题记录2

之前使用了CodeTyphon做FPC交叉编译,将Delphi写的部分命令行工具修改编译到Linux下运行,又碰到如下一些问题:
1. 重新安装后,不能Win64版本下编译生成x86_x64-linux的交叉编译相关包
解决方法:使用Win32版本编译生成x86_x64-linux交叉编译相关包

2. 代码文件中的中文字符,编译后运行显示乱码
原因,Delphi下写的代码是用GBK编码的,FPC高版本使用UTF8编码,格式转化失败
解决方法:在包含中文字符的代码文件最前面添加 {$codepage cp936} 指定源码文件的编码格式
编译再次碰到问题,提示cp936是不能识别 codepage
解决方法:检查CodeTyphon的fpcsrc目录下fpc编译器源码,
发现compiler/widestr.pas 文件中uses部分缺少cp936的引用,
修改该文件添加cp936的单元引用,
然后将 packages/rtl-unicode/src/inc/cp936.pas 文件拷贝一份到 rtl/charmaps目录下,
同时也修改rtl/charmaps/cpall.pas,添加cp936单元的引用
重新运行CodeTyphon安装程序,选择 4) Remove and Build FreePascal,
结束后,重新编译项目,再次在Linux下运行编译后的程序,中文可以正常显示了。
注: 修改后的文件,要添加/替换到 allzips/src/fpc_src.7z 中,否则重新编译时会自动被压缩包中解压出来的文件替换掉,导致修改失败

3.部分使用Hex格式传输的GBK中文字符,还原输出后显示为乱码
解决方法:对于还原回来的中文字符串,添加如下一个设置字符代码页的代码
SetCodePage(RawByteString(myStr), 936, false);
重新编译运行,问题解决。

4. 使用+号拼装中文字符串时,中文字符出现乱码,
解决方法,多写几个语句,拆分为单个+号连接
比如
Result := Result + ‘测试’ + sOther + ‘结束’;
修改为:
Result := Result + ‘测试’;
Result := Result + sOther;
Result := Result + ‘结束’;
问题解决。

Popularity: 1% [?]

Random Posts

MindManager2017配套插件ResultManager和MindReader使用注意点

换回Windows系统使用,安装上了MindManager 2017, 同时也找回很久以前的两个配套插件
ResultManager www.gryonix.com 新的MindManager 2017版本插件已经转移到 www.olympic-limited.co.uk 公司开发维护。
MindReader http://wiki.activityowner.com/index.php?title=MindReader

安装MindReader 要注意几个要点,否则使用会有异常
1. 安装时,虽然安装包有让修改安装路径,但是千万不能能修改,安装在非默认路径下插件运行会出错
2. 在MindManager安装后的MyMaps目录下要有如下两个文件

3. 初次通过MindReader建立主题,会提示创建/升级配置文件,配置文件路径在 MyMaps目录下的 ao\mindreaderconfig.mmap 中
在MindManager中打开这个配置文件,
a. 修改 links->defaultmap的路径,使其指向 MyMaps\Daily Capture Map.mmap,
如果不设置,则每次通过MindReader创建主题都会新建一个脑图文件。
b. 修改 CustomIcons 中 rmproject 和 rmresult 的图标基准路径为 C:\Program Files (x86)\Gyronix\Gyronix ResultsManager v3 for MindManager 2017 x86\Images 可以根据实际安装的路径做修改。
c. 其他根据自己需要添加修改的配置项

Popularity: 1% [?]

Random Posts

Clion遇到Out Of Memory问题的解决方法

运行已久的Clion环境突然提示Out of Memory,跳出程序,重新打开,项目加载完成后过一会又是Out of Memory崩掉,查看系统内存,还有很多,不是系统内存不够的原因。

将运行路径下的 clion64.exe.vmoptions 内容

-Xms256m
-Xmx2000m
-XX:NewSize=128m
-XX:MaxNewSize=128m

修改为

-Xms256m
-Xmx4000m
-XX:NewSize=256m
-XX:MaxNewSize=256m

将设置的值放大一倍后,重新启动Clion,在加载项目完成后,建立索引和符号时没有再出现Out of Memory错误崩溃

Popularity: 1% [?]

Random Posts

MySQL Connector++ 使用getString获取表字段数据出错

Linux下一个使用MySQL Connector++ 1.1.0 连接MySQL数据库的程序,在连接数据库获取数据时程序崩溃,
确定数据库中存在记录值,查看Core Dump文件,发现崩溃点发生在调用 MySQL 库的 getString 方法时的那一行,

通过google搜索,发现好一些getString出错的问题,但是多数是Windows下VS编译环境不同造成的,终于发现下面一篇中有和我的问题类似

http://stackoverflow.com/questions/4822958/mysql-c-connector-getstring-doesnt-work-correctly-while-getint-works-perfe

I had a similar problem the program would give a memory exception. Here is what I did to fix it:
std::string version = result->getString( COLUMN_NAME ).c_str();

This didn't work:
sql::SQLString sString  = result->getString( COLUMN_NAME ); <<

我的不正常代码是

std::string value = result->getString( field);

按照上面的方法将代码修改为

std::string value = result->getString( field).c_str();

暂时获取同样的数据没有出错,希望后面也不要出错。
MySQL Connector++ 从版本1.1.4开始编译依赖于BOOST库

Popularity: 1% [?]

Random Posts

    SQLite数据存取速度慢的原因分析

    写了一个小工具,使用SQLite作为本地数据结构的存取,但是在默认情况下,发现大批量插入数据的速度很慢,100条不到的记录,花了快10秒,没错不是毫秒,是秒,深感SQLite的存取速度太慢,现在很多软件都在使用SQLite作为本地数据存取,这么慢存取的效率怎么能用呢,估计是有什么参数没有设置对,网上搜索后发现如下一篇文章Increasing SQLite Performance
    文章主要是通过PRAGMA对一些参数设置不同值做效率对比

    方式 测试结果值 说明
    TEMP_STORE DEFAULT 235 不同值区别不大
    FILE 225
    MEMORY 215
     
    JOURNAL_MODE DELETE * 235 使用MEMORY和OFF方式速度较快
    TRUNCATE 210
    PERSIST 220
    MEMORY 65
    OFF 63
     
    SYNCHRONOUS FULL 235 OFF有较大提升
    NORMAL 175
    OFF 43
     
    LOCKING_MODE NORMAL 235 EXCLUSIVE独占有较大提升
    EXCLUSIVE 155

    另外 PAGE_SIZE 和 CACHE_SIZE 的只修改,对性能影响不是很明显,所以为了提升插入效率,在使用事物的基础上还可以通过修改 JOURNAL_MODE、SYNCHRONOUS和LOCKING_MODE的值

    PRAGMA locking_mode=EXCLUSIVE
    PRAGMA synchronous=0
    PRAGMA journal_mode=MEMORY
    

    Popularity: 1% [?]

    Random Posts

      libevent2的evhttp获取网页数据失败(dns未能正确解析)

      使用libevent2的evhttp请求阿里大于接口,调用失败,没有正确请求数据,但是利用curl可以正确访问。
      使用抓包工具抓包分析,和curl发起的请求对比发现libevent2在dns查询后没有连接实际的ip地址建立连接,怀疑libevent2没有正确的对dns解析结果做处理。
      网上搜索发现如下这篇文章:域名随机大小写导致libevent2的异步DNS解析失败

      经过检验,确实时dns查询阿里大于api接口域名返回的应答信息中,域名大小写和请求时的有所不同,
      于是翻看libevent2的代码,发现有函数evdns_base_set_option可以设置global_randomize_case的值,

      在阿里大于接口请求前添加一样代码:
      evdns_base_set_option(dnsbase, “randomize-case”, “0″);
      重新编译运行,解决问题。

      Popularity: 2% [?]

      Random Posts

        Next Page →