1.vs2019已经在vc++目录中加入eigen的源码目录为什么还是提示找
2.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
3.Autoware.io源码编译安装
vs2019已经在vc++目录中加入eigen的目录为什么还是提示找
欲在Visual Studio 中集成著名的矩阵运算库Eigen,本文提供详细步骤。源码首先,源码访问Eigen官网下载3.3.8版本源码。源码在Visual Studio中创建空项目。源码为简化管理,源码app服务平台源码不勾选将解决方案和项目置于同一目录选项,源码以确保文件结构清晰。源码创建src、源码include、源码deps、源码config等文件夹,源码Eigen源码置于deps/eigen目录下。源码
配置项目属性,源码红豆角直播源码添加Eigen目录。源码在项目属性页中选择C/C++标签进行调整,确保文件夹路径正确设置。创建test_eigen.cpp文件进行代码测试,验证配置是否正确。若项目多于一个,例如Project2,需将Eigen目录添加至其C/C++属性页的附加包含目录中,并确保路径相对项目文件夹。创建Project2/src目录,添加测试代码,并设置Project2为启动项,运行以验证配置。源码存放如何命名
总结,本文详细阐述了如何在Visual Studio 中集成Eigen库,并说明了处理多项目情况的方法。此过程对于集成其他库应具相似性。欢迎关注个人网站以及GzH: SLAM学习er,作者将持续更新更多内容。
[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
在Mac环境下编译TensorFlow C++源码,需要完成以下步骤,以避免可能的编译问题,确保顺利构建。
首先,确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools,小说源码自带appJDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境,以及Bazel工具,TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应,如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。
接下里,安装依赖,包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装,并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel,通过命令行接受协议,并使用`--user`指令确保安装在个人目录的视频评比网站源码`bin`文件夹下,同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。
安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码,确保checkout至r1.分支。调整域名映射以提升`git clone`速度。
进行编译选项配置,通常在TensorFlow文件夹内运行命令,根据提示选择默认选项。
开始编译TensorFlow,此过程可能需要较长时间,完成后,应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。
若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误,这通常与创建软连接有关,无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库,如Eigen3,可参考相关指南。
编译完成后,可对C++接口进行测试,验证编译过程的正确性。通常情况下,Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。
最后,编译TFLite,生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项,以完成TFLite的构建。
总结而言,Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建,需要遵循上述步骤,并确保环境与工具版本的兼容性,以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似,但具体细节可能有所不同。
Autoware.io源码编译安装
要编译安装Autoware.io,首先请确保已安装ROS1,如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。安装依赖
1. 对于CUDA的支持(可选但建议),你需要下载CUDA .0,链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时,遇到驱动安装询问时选择n,后续步骤默认安装即可。 2. 安装cudnn,从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置,并通过验证测试。其他依赖安装
3. 安装eigen3.3.7,接着是opencv3,安装时需先安装依赖库,然后解压、配置和编译。源码下载与编译
4. 创建新的工作区,下载并配置工作区,然后下载Autoware.ai源码。 5. 使用rosdep安装依赖库,有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。测试与问题解决
6. 下载并运行demo,可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。问题1:calibration_publisher报错,需修改CMakeList.txt文件。
问题2:ndt_gpu编译错误,需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。
问题3:opencv链接问题,需要检查和调整。
问题4:rosdep更新慢,可通过修改源码和配置文件解决。
问题5:runtime manager花屏,需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。
通过上述步骤,你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问,查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。2024-12-24 09:23
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