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makeすると『シンボル 'cudaGetErrorString' への未定義参照です』というエラーが出ます。

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R_12.Kunc

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python版faster R-CNNのモデルの実行を以下の手順で行いました。

①コンパイル

git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
cd ~/py-faster-rcnn/lib #cythonモジュールのビルド
make
cd ../caffe-fast-rcnn/
cp Makefile.config.example Makefile.config

②Make.configのCPU_ONLY := 1とWITH_PYTHON_LAYER := 1の行のコメントアウトを解除
Make.configの中身は以下の通りです

## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
# USE_CUDNN := 1

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
  CPU_ONLY := 1

# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
# USE_OPENCV := 0
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0

# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
#    You should not set this flag if you will be reading LMDBs with any
#    possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1

# Uncomment if you're using OpenCV 3
#OPENCV_VERSION := 3

# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.
# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++
# CUSTOM_CXX := g++

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via
# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:
# CUDA_DIR := /usr

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
        -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
        -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
        -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
        -gencode arch=compute_50,code=compute_50

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := atlas
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
# BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include
# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib

# This is required only if you will compile the matlab interface.
# MATLAB directory should contain the mex binary in /bin.
# MATLAB_DIR := /usr/local
# MATLAB_DIR := /Applications/MATLAB_R2012b.app

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
        /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.
# ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda
# PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
        # $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
        # $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \

# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
# PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
#                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
PYTHON_LIB := /usr/lib
# PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

# Homebrew installs numpy in a non standard path (keg only)
# PYTHON_INCLUDE += $(dir $(shell python -c 'import numpy.core; print(numpy.core.__file__)'))/include
# PYTHON_LIB += $(shell brew --prefix numpy)/lib

# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
WITH_PYTHON_LAYER := 1

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

# If Homebrew is installed at a non standard location (for example your home directory) and you use it for general dependencies
# INCLUDE_DIRS += $(shell brew --prefix)/include
# LIBRARY_DIRS += $(shell brew --prefix)/lib

# Uncomment to use `pkg-config` to specify OpenCV library paths.
# (Usually not necessary -- OpenCV libraries are normally installed in one of the above $LIBRARY_DIRS.)
# USE_PKG_CONFIG := 1

BUILD_DIR := build
DISTRIBUTE_DIR := distribute

# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171
# DEBUG := 1

# The ID of the GPU that 'make runtest' will use to run unit tests.
TEST_GPUID := 0

# enable pretty build (comment to see full commands)
Q ?= @

③ビルド実行

make


すると、以下のエラーが出てきました。

CXX/LD -o .build_release/tools/caffe.bin
/usr/bin/ld: .build_release/tools/caffe.o: シンボル 'cudaGetErrorString' への未定義参照です
/usr/local/cuda-7.5/lib64/libcudart.so.7.5: error adding symbols: DSO missing from command line
collect2: error: ld returned 1 exit status
make: *** [.build_release/tools/caffe.bin] エラー 1

これはどういう意味でしょうか?cuda、caffeは共に実装済みなのでどこかでリンクが途切れていることが原因でしょうか?
どなたかご教授よろしくお願いいたします。

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たぶんですが,リンク時に明示的に-lcudartを指定してやる必要があるかと.

DSO missing from command lineは,リンク対象が明示的に指定されていない時に起こる印象.

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  • 2016/08/26 15:59

    これは ./build_release 内のエラーなので,py-faster-rcnn が cuda-6.5 に対応してないんですね.
    まだ間に合えばですが,まず openCV だけクリーンインストールしてみてください.

    キャンセル

  • 2016/08/29 16:08

    返信が遅くなり申し訳ございません.
    以下のサイトを参考にしながらopencv3.0のインストールを行いました.

    www.pyimagesearch.com/2015/06/22/install-opencv-3-0-and-phttp://www.pyimagesearch.com/2015/06/22/install-opencv-3-0-and-python-2-7-on-ubuntu/ython-2-7-on-ubuntu/

    しかし,端末でバージョンを確認したところ,3.0.0が反映されていませんでした.

    ~$ python

    Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
    [GCC 4.8.2] on linux2
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import cv2
    >>> cv2.__version__
    '2.4.8'

    キャンセル

  • 2016/08/30 18:09

    cv.so を置く場所とか間違えてませんか?

    キャンセル

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