提交 5b322835 编写于 作者: L liaogang

fix conflicts

......@@ -57,8 +57,11 @@ function(cc_binary TARGET_NAME)
set(multiValueArgs SRCS DEPS)
cmake_parse_arguments(cc_binary "${options}" "${oneValueArgs}" "${multiValueArgs}" ${ARGN})
add_executable(${TARGET_NAME} ${cc_binary_SRCS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${cc_binary_DEPS} ${external_project_dependencies})
target_link_libraries(${TARGET_NAME} ${cc_binary_DEPS} ${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT})
link_paddle_exe(${TARGET_NAME})
if(cc_binary_DEPS)
target_link_libraries(${TARGET_NAME} ${cc_binary_DEPS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${cc_binary_DEPS})
endif()
endfunction(cc_binary)
# The dependency to target tensor implies that if any of
......@@ -74,12 +77,11 @@ function(cc_test TARGET_NAME)
set(multiValueArgs SRCS DEPS)
cmake_parse_arguments(cc_test "${options}" "${oneValueArgs}" "${multiValueArgs}" ${ARGN})
add_executable(${TARGET_NAME} ${cc_test_SRCS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${cc_test_DEPS} ${external_project_dependencies})
target_link_libraries(${TARGET_NAME}
${cc_test_DEPS}
${GTEST_MAIN_LIBRARIES}
${GTEST_LIBRARIES}
${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT})
link_paddle_test(${TARGET_NAME})
if(cc_test_DEPS)
target_link_libraries(${TARGET_NAME} ${cc_test_DEPS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${cc_test_DEPS})
endif()
add_test(${TARGET_NAME} ${TARGET_NAME})
endfunction(cc_test)
......@@ -110,8 +112,11 @@ function(nv_binary TARGET_NAME)
set(multiValueArgs SRCS DEPS)
cmake_parse_arguments(nv_binary "${options}" "${oneValueArgs}" "${multiValueArgs}" ${ARGN})
cuda_add_executable(${TARGET_NAME} ${nv_binary_SRCS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${nv_binary_DEPS} ${external_project_dependencies})
target_link_libraries(${TARGET_NAME} ${nv_binary_DEPS} ${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT})
link_paddle_exe(${TARGET_NAME})
if(nv_binary_DEPS)
target_link_libraries(${TARGET_NAME} ${nv_binary_DEPS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${nv_binary_DEPS})
endif()
endfunction(nv_binary)
# The dependency to target tensor implies that if any of
......@@ -127,12 +132,11 @@ function(nv_test TARGET_NAME)
set(multiValueArgs SRCS DEPS)
cmake_parse_arguments(nv_test "${options}" "${oneValueArgs}" "${multiValueArgs}" ${ARGN})
cuda_add_executable(${TARGET_NAME} ${nv_test_SRCS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${nv_test_DEPS} ${external_project_dependencies})
target_link_libraries(${TARGET_NAME}
${nv_test_DEPS}
${GTEST_MAIN_LIBRARIES}
${GTEST_LIBRARIES}
${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT})
link_paddle_test(${TARGET_NAME})
if(nv_test_DEPS)
target_link_libraries(${TARGET_NAME} ${nv_test_DEPS})
add_dependencies(${TARGET_NAME} ${nv_test_DEPS})
endif()
add_test(${TARGET_NAME} ${TARGET_NAME})
endfunction(nv_test)
......
# 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``MinSizeRel`;若希望最快的执行速度,则可设置`CMAKE_BUILD_TYPE``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``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。
# 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``MinSizeRel`;若希望最快的执行速度,则可设置`CMAKE_BUILD_TYPE``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``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。
# 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``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``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
```
......@@ -26,10 +26,7 @@ FILE(GLOB PY_PADDLE_PYTHON_FILES ${PROJ_ROOT}/paddle/py_paddle/*.py)
SET_SOURCE_FILES_PROPERTIES(Paddle.i PROPERTIES CPLUSPLUS ON)
SET(CMAKE_SWIG_OUTDIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR})
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -fPIC -Wall")
IF(WITH_COVERAGE)
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -O0 -fprofile-arcs -ftest-coverage")
ENDIF(WITH_COVERAGE)
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wno-parentheses-equality -Wno-missing-field-initializers -Wno-self-assign")
SET(SWIG_MODULE_swig_paddle_EXTRA_DEPS
paddle_parameter
......
#include "majel/place.h"
#include <sstream>
#include "gtest/gtest.h"
#include "paddle/utils/Logging.h"
TEST(Place, Equality) {
majel::CpuPlace cpu;
......@@ -37,4 +38,5 @@ TEST(Place, Print) {
ss << majel::CpuPlace();
EXPECT_EQ("CpuPlace", ss.str());
}
LOG(INFO) << "\n[----------] Done \n";
}
import numpy as np
try:
import cv2
except ImportError:
cv2 = None
from cv2 import resize
except:
print(
"import cv2 error, please install opencv-python: pip install opencv-python"
)
__all__ = [
"load_image", "resize_short", "to_chw", "center_crop", "random_crop",
......@@ -76,7 +76,7 @@ def resize_short(im, size):
h_new = size * h / w
else:
w_new = size * w / h
im = resize(im, (h_new, w_new), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
im = cv2.resize(im, (h_new, w_new), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
return im
......
......@@ -18,7 +18,6 @@ setup(name='paddle',
"numpy",
"protobuf==${PROTOBUF_VERSION}",
"matplotlib",
"opencv-python",
],
packages=packages,
package_dir={
......
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