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develop/doc/objects.inv
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...howto/cross_compiling/cross_compiling_for_android_cn.html
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...wto/cross_compiling/cross_compiling_for_raspberry_cn.html
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develop/doc_cn/objects.inv
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develop/doc_cn/searchindex.js
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develop/doc/_sources/howto/raspberry/build_for_raspberry.md.txt
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1bb7b64e
# 如何构建Raspberry pi下运行的PaddlePaddle
这里考虑的是交叉编译方式,即在Linux-x86环境下构建Raspberry pi下可运行的PaddlePaddle。
## 下载交叉编译环境
```
git clone https://github.com/raspberrypi/tools
```
如果host是x86-64环境,选用`arm-bcm2708/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian-x64`下的作为编译工具。注意,需要系统glibc支持2.14以上。
## 编译第三方库
cmake编译PaddlePaddle时候会自动下载编译依赖的第三方库,不过openblas和protobuf最好还是在编译PaddlePaddle之前先编译好,这样可以保证编译PaddlePaddle的时候更加顺畅。
### 编译OpenBLAS
```
git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
make TARGET=ARMV7 HOSTCC=gcc CC=arm-linux-gnueabihf-gcc NOFORTRAN=1 USE_THREAD=0
```
### 编译protobuf
```
git clone https://github.com/google/protobuf.git
git checkout 9f75c5aa851cd877fb0d93ccc31b8567a6706546
cmake ../protobuf/cmake \
-Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=arm-linux-gnueabihf-g++ \
-DCMAKE_C_COMPILER=arm-linux-gnueabihf-gcc \
-DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=ON \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib
```
注意:这样编译出来的`libprotobuf.a`和`protoc`都是ARM版本的,而我们需要的是一个x86-64版本的`protoc`,所以需要用host gcc再编译一遍protobuf然后使用其中的`protoc`。
## 编译PaddlePaddle
cmake参数如下;其中`WITH_C_API`设置为ON,编译输出的output目录会中包含`include`和`lib`目录,其中`include`中包含CAPI的头文件,`lib`中包含一个ARM版本的库。另外,`CMAKE_BUILD_TYPE`设置为`MinSizeRel`可以减小编译的库的大小。
```
cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_C_API=ON -DWITH_PYTHON=OFF -DWITH_SWIG_PY=OFF \
-DCMAKE_CXX_COMPILER:FILEPATH=arm-linux-gnueabihf-g++ \
-DCMAKE_C_COMPILER:FILEPATH=arm-linux-gnueabihf-gcc \
-DCMAKE_C_FLAGS="-mfpu=neon" \
-DCMAKE_CXX_FLAGS="-mfpu=neon" \
-DOPENBLAS_ROOT=openblas \
-DCMAKE_PREFIX_PATH=protobuf \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel
```
develop/doc/objects.inv
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7b56a1b3
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develop/doc/searchindex.js
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7b56a1b3
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develop/doc_cn/_sources/howto/cross_compiling/cross_compiling_for_android_cn.md.txt
0 → 100644
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7b56a1b3
# 构建Android平台上的PaddlePaddle库
用户可通过交叉编译的方式,在用户熟悉的开发平台(Linux,Mac OS X和Windows)上编译Android平台上适用的PaddlePaddle库。
本文档将以Linux x86-64平台为例,介绍交叉编译Android平台上适用的PaddlePaddle库的方法和步骤。
## 准备交叉编译环境
从源码交叉编译PaddlePaddle,用户需要提前准备好交叉编译环境。Android平台上使用的C/C++交叉编译工具链为[Android NDK](https://developer.android.com/ndk/downloads/index.html?hl=zh-cn),用户可自行前往下载预编译好的版本,也可通过以下命令获取:
```bash
wget -q https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r14b-linux-x86_64.zip
unzip -q android-ndk-r14b-linux-x86_64.zip
```
Android NDK中包含了所有Android API级别、所有架构(arm/arm64/x86/mips)需要用到的编译工具和系统库。用户可根据自己的编译目标架构、所需支持的最低Android API级别,构建[独立工具链](https://developer.android.google.cn/ndk/guides/standalone_toolchain.html?hl=zh-cn)。
比如:
```bash
your/path/to/android-ndk-r14b-linux-x86_64/build/tools/make-standalone-toolchain.sh \
--arch=arm --platform=android-21 --install-dir=your/path/to/my_standalone_toolchain
```
此命令将在your/path/to/my_standalone_toolchain目录生成一套编译工具链,面向架构为32位ARM架构,支持的最小的Android API级别为21,使用的编译器为arm-linux-androideabi-gcc (GCC) 4.9。
注意:**PaddlePaddle要求使用的编译工具链所支持的Andoid API级别不小于21**。
## 配置交叉编译参数
CMake系统对交叉编译提供了支持[cmake-toolchains](https://cmake.org/cmake/help/v3.0/manual/cmake-toolchains.7.html#cross-compiling)。为了简化cmake配置,PaddlePaddle为交叉编译提供了工具链配置文档[cmake/cross_compiling/android.cmake](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/cmake/cross_compiling/android.cmake),以提供一些默认的编译器和编译参数相关配置。注意,从CMake 3.7版本开始,CMake官方对Android平台的交叉编译提供了通用的支持。PaddlePaddle若检测到用户使用的CMake版本不低于3.7时,将会将用户传进来的配置参数传递CMake系统,交由CMake系统本身来处理。有关参数配置的详细说明见[cmake-toolchains](https://cmake.org/cmake/help/v3.7/manual/cmake-toolchains.7.html#cross-compiling)。
交叉编译Android版本的PaddlePaddle库时,有一些必须配置的参数:
- `CMAKE_SYSTEM_NAME`,CMake编译的目标平台,必须设置为`Android`。在设置`CMAKE_SYSTEM_NAME=Android`后,PaddlePaddle的CMake系统才认为是在交叉编译Android系统的版本,并自动编译宿主机版protoc可执行文件、目标机版protobuf库、以及Android所需`arm_soft_fp_abi`分支的目标机版OpenBLAS库。此外,还会强制设置一些PaddlePaddle参数的值(`WITH_GPU=OFF`、`WITH_AVX=OFF`、`WITH_PYTHON=OFF`、`WITH_RDMA=OFF`)。
- `WITH_C_API`,必须设置为`ON`。在Android平台上只支持使用C-API来预测。
- `WITH_SWIG_PY`,必须设置为`OFF`。在Android平台上不支持通过swig调用来训练或者预测。
Android平台可选配置参数:
- `ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN`,独立工具链所在的绝对路径,或者相对于构建目录的相对路径。PaddlePaddle的CMake系统将根据该值自动推导和设置需要使用的交叉编译器、sysroot、以及Android API级别;否则,用户需要在cmake时手动设置这些值。无默认值。
- `ANDROID_ABI`,目标架构ABI。目前只支持`armeabi-v7a`,默认值为`armeabi-v7a`。
- `ANDROID_NATIVE_API_LEVEL`,工具链的Android API级别。若没有显式设置,PaddlePaddle将根据`ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN`的值自动推导得到。
- `ANROID_ARM_MODE`,是否使用ARM模式。可设置`ON/OFF`,默认值为`ON`。
- `ANDROID_ARM_NEON`,是否使用NEON指令。目前必须设置成`ON`,默认值为`ON`。
其他配置参数:
- `HOST_C/CXX_COMPILER`,宿主机的C/C++编译器。在编译宿主机版protoc可执行文件和目标机版OpenBLAS库时需要用到。默认设置成环境变量`CC`的值;若环境变量`CC`没有设置,则设置成`cc`编译器。
一种常用的cmake配置如下:
```bash
cmake -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Android \
-DANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN=your/path/to/my_standalone_toolchain \
-DANDROID_ABI=armeabi-v7a \
-DANDROID_ARM_NEON=ON \
-DANDROID_ARM_MODE=ON \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your/path/to/install \
-DWITH_C_API=ON \
-DWITH_SWIG_PY=OFF \
..
```
用户还可根据自己的需求设置其他编译参数。比如希望最小化生成的库的大小,可以设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`MinSizeRel`;若希望最快的执行速度,则可设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`Release`。亦可以通过手动设置`CMAKE_C/CXX_FLAGS_MINSIZEREL/RELEASE`来影响PaddlePaddle的编译过程。
## 编译和安装
CMake配置完成后,执行以下命令,PaddlePaddle将自动下载和编译所有第三方依赖库、编译和安装PaddlePaddle预测库。
```bash
make
make install
```
注意:如果你曾经在源码目录下编译过其他平台的PaddlePaddle库,请先使用`rm -rf`命令删除`third_party`目录和`build`目录,以确保所有的第三方依赖库和PaddlePaddle代码都是针对新的CMake配置重新编译的。
执行完安装命令后,`your/path/to/install`目录中会包含`include`和`lib`目录,其中`include`中包含C-API的头文件,`lib`中包含一个Android版本的库。自此,PaddlePaddle的已经安装完成,用户可将`your/path/to/install`目录下的生成文件用于深度学习相关Android App中,调用方法见C-API文档。
develop/doc_cn/_sources/howto/cross_compiling/cross_compiling_for_raspberry_cn.md.txt
0 → 100644
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7b56a1b3
# 构建Raspberry Pi平台上的PaddlePaddle库
对于Rasspberry Pi系统,用户可通过ssh等方式登录到Raspberry Pi系统上,按照[源码编译PaddlePaddle](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html)相关文档所述,直接编译Raspberry Pi平台上适用的PaddlePaddle库。
用户也可以在自己熟悉的开发平台上,通过交叉编译的方式来编译。这篇文档将以Linux x86-64平台为例,介绍交叉编译Raspberry Pi平台上适用的PaddlePaddle的方法和步骤。
## 准备交叉编译环境
从源码交叉编译PaddlePaddle,用户需要提前准备好交叉编译环境。用户可自行前往[github](https://github.com/raspberrypi/tools)下载Raspberry Pi平台使用的C/C++交叉编译工具链,也可通过以下命令获取:
```bash
git clone https://github.com/raspberrypi/tools.git
```
该github仓库中包含若干个预编译好的、针对不同平台的编译工具。宿主机是Linux x86-64环境,则需选用`arm-bcm2708/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian-x64`下的作为编译工具,所使用的编译器为arm-linux-gnueabihf-gcc 4.8.3。
注意,该编译工具链需要系统glibc支持2.14以上。
## 配置交叉编译参数
CMake系统对交叉编译提供了支持[cmake-toolchains](https://cmake.org/cmake/help/v3.0/manual/cmake-toolchains.7.html#cross-compiling)。为了简化cmake配置,PaddlePaddle为交叉编译提供了工具链配置文档[cmake/cross_compiling/raspberry_pi.cmake](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/cmake/cross_compiling/raspberry_pi.cmake),以提供一些默认的编译器和编译参数相关配置。
交叉编译Raspberry Pi版本PaddlePaddle库时,有一些必须配置的参数:
- `CMAKE_SYSTEM_NAME`,CMake编译的目标平台,必须配置为`RPi`。在设置`CMAKE_SYSTEM_NAME=RPi`后,PaddlePaddle的CMake系统才认为在是在交叉编译Raspberry Pi系统的版本,并自动编译宿主机版protoc可执行文件、目标机版protobuf库、以及目标机版OpenBLAS库。
Raspberry Pi平台可选配置参数:
- `RPI_TOOLCHAIN`,编译工具链所在的绝对路径,或者相对于构建目录的相对路径。PaddlePaddle的CMake系统将根据该值自动设置需要使用的交叉编译器;否则,用户需要在cmake时手动设置这些值。无默认值。
- `RPI_ARM_NEON`,是否使用NEON指令。目前必须设置成`ON`,默认值为`ON`。
其他配置参数:
- `HOST_C/CXX_COMPILER`,宿主机的C/C++编译器。在编译宿主机版protoc可执行文件和目标机版OpenBLAS库时需要用到。默认设置成环境变量`CC`的值;若环境变量`CC`没有设置,则设置成`cc`编译器。
cmake参数如下;
```
cmake -DCMAKE_SYSTEM_NAME=RPi \
-DRPI_TOOLCHAIN=your/path/to/arm-bcm2708/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian-x64 \
-DRPI_ARM_NEON=ON \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your/path/to/install \
-DWITH_GPU=OFF \
-DWITH_C_API=ON \
-DWITH_PYTHON=OFF \
-DWITH_SWIG_PY=OFF \
..
```
用户还可根据自己的需求设置其他编译参数。比如希望最小化生成的库的大小,可以设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`MinSizeRel`;若希望最快的执行速度,则可设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`Release`。亦可以通过手动设置`CMAKE_C/CXX_FLAGS_MINSIZEREL/RELEASE`来影响PaddlePaddle的编译过程。
## 编译和安装
CMake配置完成后,执行以下命令,PaddlePaddle将自动下载和编译所有第三方依赖库、编译和安装PaddlePaddle。
```bash
make
make install
```
注意:如果你曾经在源码目录下编译过其他平台的PaddlePaddle库,请先使用`rm -rf`命令删除`third_party`目录和`build`目录,以确保所有的第三方依赖库和PaddlePaddle代码都是针对新的CMake配置重新编译的。
执行完安装命令后,由于上一步cmake配置中`WITH_C_API`设置为`ON`,`your/path/to/install`目录中会包含`include`和`lib`目录,其中`include`中包含C-API的头文件,`lib`中包含一个Raspberry Pi版本的库。
更多的编译配置见[源码编译PaddlePaddle](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html)相关文档。
develop/doc_cn/_sources/howto/raspberry/build_for_raspberry.md.txt
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100644 → 0
浏览文件 @
1bb7b64e
# 如何构建Raspberry pi下运行的PaddlePaddle
这里考虑的是交叉编译方式,即在Linux-x86环境下构建Raspberry pi下可运行的PaddlePaddle。
## 下载交叉编译环境
```
git clone https://github.com/raspberrypi/tools
```
如果host是x86-64环境,选用`arm-bcm2708/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian-x64`下的作为编译工具。注意,需要系统glibc支持2.14以上。
## 编译第三方库
cmake编译PaddlePaddle时候会自动下载编译依赖的第三方库,不过openblas和protobuf最好还是在编译PaddlePaddle之前先编译好,这样可以保证编译PaddlePaddle的时候更加顺畅。
### 编译OpenBLAS
```
git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
make TARGET=ARMV7 HOSTCC=gcc CC=arm-linux-gnueabihf-gcc NOFORTRAN=1 USE_THREAD=0
```
### 编译protobuf
```
git clone https://github.com/google/protobuf.git
git checkout 9f75c5aa851cd877fb0d93ccc31b8567a6706546
cmake ../protobuf/cmake \
-Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=arm-linux-gnueabihf-g++ \
-DCMAKE_C_COMPILER=arm-linux-gnueabihf-gcc \
-DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=ON \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib
```
注意:这样编译出来的`libprotobuf.a`和`protoc`都是ARM版本的,而我们需要的是一个x86-64版本的`protoc`,所以需要用host gcc再编译一遍protobuf然后使用其中的`protoc`。
## 编译PaddlePaddle
cmake参数如下;其中`WITH_C_API`设置为ON,编译输出的output目录会中包含`include`和`lib`目录,其中`include`中包含CAPI的头文件,`lib`中包含一个ARM版本的库。另外,`CMAKE_BUILD_TYPE`设置为`MinSizeRel`可以减小编译的库的大小。
```
cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_C_API=ON -DWITH_PYTHON=OFF -DWITH_SWIG_PY=OFF \
-DCMAKE_CXX_COMPILER:FILEPATH=arm-linux-gnueabihf-g++ \
-DCMAKE_C_COMPILER:FILEPATH=arm-linux-gnueabihf-gcc \
-DCMAKE_C_FLAGS="-mfpu=neon" \
-DCMAKE_CXX_FLAGS="-mfpu=neon" \
-DOPENBLAS_ROOT=openblas \
-DCMAKE_PREFIX_PATH=protobuf \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel
```
develop/doc
/howto/raspberry/build_for_raspberry
.html
→
develop/doc
_cn/howto/cross_compiling/cross_compiling_for_android_cn
.html
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7b56a1b3
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develop/doc_cn/howto/
raspberry/build_for_raspberry
.html
→
develop/doc_cn/howto/
cross_compiling/cross_compiling_for_raspberry_cn
.html
浏览文件 @
7b56a1b3
...
...
@@ -8,7 +8,7 @@
<meta
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<title>
如何构建Raspberry pi下运行的PaddlePaddle
—
PaddlePaddle 文档
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构建Raspberry Pi平台上的PaddlePaddle库
—
PaddlePaddle 文档
</title>
...
...
@@ -174,7 +174,7 @@
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如何构建Raspberry pi下运行的PaddlePaddle
</li>
<li>
构建Raspberry Pi平台上的PaddlePaddle库
</li>
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...
...
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如何构建Raspberry pi下运行的PaddlePaddle
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>
¶
</a></h1>
<p>
这里考虑的是交叉编译方式,即在Linux-x86环境下构建Raspberry pi下可运行的PaddlePaddle。
</p>
<span
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"raspberry-pipaddlepaddle"
></span><h1>
构建Raspberry Pi平台上的PaddlePaddle库
<a
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href=
"#raspberry-pipaddlepaddle"
title=
"永久链接至标题"
>
¶
</a></h1>
<p>
对于Rasspberry Pi系统,用户可通过ssh等方式登录到Raspberry Pi系统上,按照
<a
class=
"reference external"
href=
"http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html"
>
源码编译PaddlePaddle
</a>
相关文档所述,直接编译Raspberry Pi平台上适用的PaddlePaddle库。
</p>
<p>
用户也可以在自己熟悉的开发平台上,通过交叉编译的方式来编译。这篇文档将以Linux x86-64平台为例,介绍交叉编译Raspberry Pi平台上适用的PaddlePaddle的方法和步骤。
</p>
<div
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下载交叉编译环境
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¶
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准备交叉编译环境
<a
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"永久链接至标题"
>
¶
</a></h2>
<p>
从源码交叉编译PaddlePaddle,用户需要提前准备好交叉编译环境。用户可自行前往
<a
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"reference external"
href=
"https://github.com/raspberrypi/tools"
>
github
</a>
下载Raspberry Pi平台使用的C/C++交叉编译工具链,也可通过以下命令获取:
</p>
<div
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"highlight-bash"
><div
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"highlight"
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git clone https://github.com/raspberrypi/tools.git
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</div>
<p>
如果host是x86-64环境,选用
<code
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><span
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"pre"
>
arm-bcm2708/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian-x64
</span></code>
下的作为编译工具。注意,需要系统glibc支持2.14以上。
</p>
<p>
该github仓库中包含若干个预编译好的、针对不同平台的编译工具。宿主机是Linux x86-64环境,则需选用
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
arm-bcm2708/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian-x64
</span></code>
下的作为编译工具,所使用的编译器为arm-linux-gnueabihf-gcc 4.8.3。
</p>
<p>
注意,该编译工具链需要系统glibc支持2.14以上。
</p>
</div>
<div
class=
"section"
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""
>
<span
id=
"id2"
></span><h2>
编译第三方库
<a
class=
"headerlink"
href=
"#"
title=
"永久链接至标题"
>
¶
</a></h2>
<p>
cmake编译PaddlePaddle时候会自动下载编译依赖的第三方库,不过openblas和protobuf最好还是在编译PaddlePaddle之前先编译好,这样可以保证编译PaddlePaddle的时候更加顺畅。
</p>
<div
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"section"
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"openblas"
>
<span
id=
"openblas"
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编译OpenBLAS
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"headerlink"
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"永久链接至标题"
>
¶
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<div
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>
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<span
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:
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"o"
>
//
</span><span
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"n"
>
github
</span><span
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"o"
>
.
</span><span
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"n"
>
com
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"o"
>
/
</span><span
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"n"
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xianyi
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/
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OpenBLAS
</span><span
class=
"o"
>
.
</span><span
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"n"
>
git
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TARGET
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"o"
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=
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class=
"n"
>
ARMV7
</span>
<span
class=
"n"
>
HOSTCC
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class=
"o"
>
=
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class=
"n"
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gcc
</span>
<span
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>
CC
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"o"
>
=
</span><span
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"n"
>
arm
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
linux
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gnueabihf
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gcc
</span>
<span
class=
"n"
>
NOFORTRAN
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"mi"
>
1
</span>
<span
class=
"n"
>
USE_THREAD
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"mi"
>
0
</span>
</pre></div>
</div>
</div>
<div
class=
"section"
id=
"protobuf"
>
<span
id=
"protobuf"
></span><h3>
编译protobuf
<a
class=
"headerlink"
href=
"#protobuf"
title=
"永久链接至标题"
>
¶
</a></h3>
<div
class=
"highlight-default"
><div
class=
"highlight"
><pre><span></span><span
class=
"n"
>
git
</span>
<span
class=
"n"
>
clone
</span>
<span
class=
"n"
>
https
</span><span
class=
"p"
>
:
</span><span
class=
"o"
>
//
</span><span
class=
"n"
>
github
</span><span
class=
"o"
>
.
</span><span
class=
"n"
>
com
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
google
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
protobuf
</span><span
class=
"o"
>
.
</span><span
class=
"n"
>
git
</span>
<span
class=
"n"
>
git
</span>
<span
class=
"n"
>
checkout
</span>
<span
class=
"mi"
>
9
</span><span
class=
"n"
>
f75c5aa851cd877fb0d93ccc31b8567a6706546
</span>
<span
class=
"n"
>
cmake
</span>
<span
class=
"o"
>
../
</span><span
class=
"n"
>
protobuf
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
cmake
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
Dprotobuf_BUILD_TESTS
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
OFF
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_CXX_COMPILER
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
arm
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
linux
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gnueabihf
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
g
</span><span
class=
"o"
>
++
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_C_COMPILER
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
arm
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
linux
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gnueabihf
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gcc
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
ON
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_BUILD_TYPE
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
Release
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_INSTALL_LIBDIR
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
lib
</span>
<span
id=
"id2"
></span><h2>
配置交叉编译参数
<a
class=
"headerlink"
href=
"#"
title=
"永久链接至标题"
>
¶
</a></h2>
<p>
CMake系统对交叉编译提供了支持
<a
class=
"reference external"
href=
"https://cmake.org/cmake/help/v3.0/manual/cmake-toolchains.7.html#cross-compiling"
>
cmake-toolchains
</a>
。为了简化cmake配置,PaddlePaddle为交叉编译提供了工具链配置文档
<a
class=
"reference external"
href=
"https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/cmake/cross_compiling/raspberry_pi.cmake"
>
cmake/cross_compiling/raspberry_pi.cmake
</a>
,以提供一些默认的编译器和编译参数相关配置。
</p>
<p>
交叉编译Raspberry Pi版本PaddlePaddle库时,有一些必须配置的参数:
</p>
<ul
class=
"simple"
>
<li><code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CMAKE_SYSTEM_NAME
</span></code>
,CMake编译的目标平台,必须配置为
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
RPi
</span></code>
。在设置
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CMAKE_SYSTEM_NAME=RPi
</span></code>
后,PaddlePaddle的CMake系统才认为在是在交叉编译Raspberry Pi系统的版本,并自动编译宿主机版protoc可执行文件、目标机版protobuf库、以及目标机版OpenBLAS库。
</li>
</ul>
<p>
Raspberry Pi平台可选配置参数:
</p>
<ul
class=
"simple"
>
<li><code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
RPI_TOOLCHAIN
</span></code>
,编译工具链所在的绝对路径,或者相对于构建目录的相对路径。PaddlePaddle的CMake系统将根据该值自动设置需要使用的交叉编译器;否则,用户需要在cmake时手动设置这些值。无默认值。
</li>
<li><code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
RPI_ARM_NEON
</span></code>
,是否使用NEON指令。目前必须设置成
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
ON
</span></code>
,默认值为
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
ON
</span></code>
。
</li>
</ul>
<p>
其他配置参数:
</p>
<ul
class=
"simple"
>
<li><code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
HOST_C/CXX_COMPILER
</span></code>
,宿主机的C/C++编译器。在编译宿主机版protoc可执行文件和目标机版OpenBLAS库时需要用到。默认设置成环境变量
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CC
</span></code>
的值;若环境变量
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CC
</span></code>
没有设置,则设置成
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
cc
</span></code>
编译器。
</li>
</ul>
<p>
cmake参数如下;
</p>
<div
class=
"highlight-default"
><div
class=
"highlight"
><pre><span></span><span
class=
"n"
>
cmake
</span>
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_SYSTEM_NAME
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
RPi
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DRPI_TOOLCHAIN
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
your
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
path
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
to
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
arm
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
bcm2708
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
gcc
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
linaro
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
arm
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
linux
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gnueabihf
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
raspbian
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
x64
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DRPI_ARM_NEON
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
ON
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_INSTALL_PREFIX
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
your
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
path
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
to
</span><span
class=
"o"
>
/
</span><span
class=
"n"
>
install
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_GPU
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
OFF
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_C_API
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
ON
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_PYTHON
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
OFF
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_SWIG_PY
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
OFF
</span>
\
<span
class=
"o"
>
..
</span>
</pre></div>
</div>
<p>
注意:这样编译出来的
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
libprotobuf.a
</span></code>
和
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
protoc
</span></code>
都是ARM版本的,而我们需要的是一个x86-64版本的
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
protoc
</span></code>
,所以需要用host gcc再编译一遍protobuf然后使用其中的
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
protoc
</span></code>
。
</p>
<p>
用户还可根据自己的需求设置其他编译参数。比如希望最小化生成的库的大小,可以设置
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CMAKE_BUILD_TYPE
</span></code>
为
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
MinSizeRel
</span></code>
;若希望最快的执行速度,则可设置
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CMAKE_BUILD_TYPE
</span></code>
为
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
Release
</span></code>
。亦可以通过手动设置
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CMAKE_C/CXX_FLAGS_MINSIZEREL/RELEASE
</span></code>
来影响PaddlePaddle的编译过程
。
</p>
</div>
</div>
<div
class=
"section"
id=
"paddlepaddle"
>
<span
id=
"paddlepaddle"
></span><h2>
编译PaddlePaddle
<a
class=
"headerlink"
href=
"#paddlepaddle"
title=
"永久链接至标题"
>
¶
</a></h2>
<p>
cmake参数如下;其中
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
WITH_C_API
</span></code>
设置为ON,编译输出的output目录会中包含
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
include
</span></code>
和
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
lib
</span></code>
目录,其中
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
include
</span></code>
中包含CAPI的头文件,
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
lib
</span></code>
中包含一个ARM版本的库。另外,
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
CMAKE_BUILD_TYPE
</span></code>
设置为
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
MinSizeRel
</span></code>
可以减小编译的库的大小。
</p>
<div
class=
"highlight-default"
><div
class=
"highlight"
><pre><span></span><span
class=
"n"
>
cmake
</span>
<span
class=
"o"
>
..
</span>
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_GPU
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
OFF
</span>
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_C_API
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
ON
</span>
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_PYTHON
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
OFF
</span>
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DWITH_SWIG_PY
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
OFF
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_CXX_COMPILER
</span><span
class=
"p"
>
:
</span><span
class=
"n"
>
FILEPATH
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
arm
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
linux
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gnueabihf
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
g
</span><span
class=
"o"
>
++
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_C_COMPILER
</span><span
class=
"p"
>
:
</span><span
class=
"n"
>
FILEPATH
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
arm
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
linux
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gnueabihf
</span><span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
gcc
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_C_FLAGS
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"s2"
>
"
-mfpu=neon
"
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_CXX_FLAGS
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"s2"
>
"
-mfpu=neon
"
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DOPENBLAS_ROOT
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
openblas
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_PREFIX_PATH
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
protobuf
</span>
\
<span
class=
"o"
>
-
</span><span
class=
"n"
>
DCMAKE_BUILD_TYPE
</span><span
class=
"o"
>
=
</span><span
class=
"n"
>
MinSizeRel
</span>
<div
class=
"section"
id=
""
>
<span
id=
"id3"
></span><h2>
编译和安装
<a
class=
"headerlink"
href=
"#"
title=
"永久链接至标题"
>
¶
</a></h2>
<p>
CMake配置完成后,执行以下命令,PaddlePaddle将自动下载和编译所有第三方依赖库、编译和安装PaddlePaddle。
</p>
<div
class=
"highlight-bash"
><div
class=
"highlight"
><pre><span></span>
make
make install
</pre></div>
</div>
<p>
注意:如果你曾经在源码目录下编译过其他平台的PaddlePaddle库,请先使用
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
rm
</span>
<span
class=
"pre"
>
-rf
</span></code>
命令删除
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
third_party
</span></code>
目录和
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
build
</span></code>
目录,以确保所有的第三方依赖库和PaddlePaddle代码都是针对新的CMake配置重新编译的。
</p>
<p>
执行完安装命令后,由于上一步cmake配置中
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
WITH_C_API
</span></code>
设置为
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
ON
</span></code>
,
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
your/path/to/install
</span></code>
目录中会包含
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
include
</span></code>
和
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
lib
</span></code>
目录,其中
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
include
</span></code>
中包含C-API的头文件,
<code
class=
"docutils literal"
><span
class=
"pre"
>
lib
</span></code>
中包含一个Raspberry Pi版本的库。
</p>
<p>
更多的编译配置见
<a
class=
"reference external"
href=
"http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html"
>
源码编译PaddlePaddle
</a>
相关文档。
</p>
</div>
</div>
...
...
develop/doc_cn/objects.inv
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