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当我们在caffe中开发了一个新层,即new_layer.cpp
, new_layer.cu
, 和 new.layer.hpp
,我们必须重新编译caffe,是否可以只编译这个新层文件,就像对原始库的更新,或者我们必须重新编译整个库?有人可以给我提示吗?
添加:实际上我从github上某人的实现下载了图层文件:https://github.com/farmingyard/ShuffleNet有.cpp
.cu
.hpp
文件,我把.cpp
和 .cu
在 caffe/src/caffe/layers
, 把 .hpp
在 caffe/include/caffe/layers/
, 然后加入 caffe.proto
作为:
message LayerParameter {
...
optional ShuffleChannelParameter shuffle_channel_param = 164;
}
还有:
message ShuffleChannelParameter {
optional uint32 group = 1[default = 1]; // The number of group
}
在 proto 文件的末尾,然后我调用 make clean
然后 make all
在 caffe 根目录中,没有错误,我检查了行
CXX src/caffe/layers/shuffle_channel_layer.cpp
和
NVCC src/caffe/layers/shuffle_channel_layer.cu
和(我不知道这是否意味着proto文件已经被重新编译)
CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc
然后 make proto
,它给出:
make: Nothing to be done for proto
然后我调用make pycaffe
,没有错误提示,编译成功。然后我使用作者编写的示例prototxt文件用于使用新层的示例网络,然后按照错误提示:
Message type "caffe.LayerParameter" has no field named "shuffle_channel_param".
完整 LayerParameter
:
// NOTE
// Update the next available ID when you add a new LayerParameter field.
//
// LayerParameter next available layer-specific ID: 147 (last added: recurrent_param)
message LayerParameter {
optional string name = 1; // the layer name
optional string type = 2; // the layer type
repeated string bottom = 3; // the name of each bottom blob
repeated string top = 4; // the name of each top blob
// The train / test phase for computation.
optional Phase phase = 10;
// The amount of weight to assign each top blob in the objective.
// Each layer assigns a default value, usually of either 0 or 1,
// to each top blob.
repeated float loss_weight = 5;
// Specifies training parameters (multipliers on global learning constants,
// and the name and other settings used for weight sharing).
repeated ParamSpec param = 6;
// The blobs containing the numeric parameters of the layer.
repeated BlobProto blobs = 7;
// Specifies whether to backpropagate to each bottom. If unspecified,
// Caffe will automatically infer whether each input needs backpropagation
// to compute parameter gradients. If set to true for some inputs,
// backpropagation to those inputs is forced; if set false for some inputs,
// backpropagation to those inputs is skipped.
//
// The size must be either 0 or equal to the number of bottoms.
repeated bool propagate_down = 11;
// Rules controlling whether and when a layer is included in the network,
// based on the current NetState. You may specify a non-zero number of rules
// to include OR exclude, but not both. If no include or exclude rules are
// specified, the layer is always included. If the current NetState meets
// ANY (i.e., one or more) of the specified rules, the layer is
// included/excluded.
repeated NetStateRule include = 8;
repeated NetStateRule exclude = 9;
// Parameters for data pre-processing.
optional TransformationParameter transform_param = 100;
// Parameters shared by loss layers.
optional LossParameter loss_param = 101;
// Layer type-specific parameters.
//
// Note: certain layers may have more than one computational engine
// for their implementation. These layers include an Engine type and
// engine parameter for selecting the implementation.
// The default for the engine is set by the ENGINE switch at compile-time.
optional AccuracyParameter accuracy_param = 102;
optional ArgMaxParameter argmax_param = 103;
optional BatchNormParameter batch_norm_param = 139;
optional BiasParameter bias_param = 141;
optional ConcatParameter concat_param = 104;
optional ContrastiveLossParameter contrastive_loss_param = 105;
optional ConvolutionParameter convolution_param = 106;
optional CropParameter crop_param = 144;
optional DataParameter data_param = 107;
optional DropoutParameter dropout_param = 108;
optional DummyDataParameter dummy_data_param = 109;
optional EltwiseParameter eltwise_param = 110;
optional ELUParameter elu_param = 140;
optional EmbedParameter embed_param = 137;
optional ExpParameter exp_param = 111;
optional FlattenParameter flatten_param = 135;
optional HDF5DataParameter hdf5_data_param = 112;
optional HDF5OutputParameter hdf5_output_param = 113;
optional HingeLossParameter hinge_loss_param = 114;
optional ImageDataParameter image_data_param = 115;
optional InfogainLossParameter infogain_loss_param = 116;
optional InnerProductParameter inner_product_param = 117;
optional InputParameter input_param = 143;
optional LogParameter log_param = 134;
optional LRNParameter lrn_param = 118;
optional MemoryDataParameter memory_data_param = 119;
optional MVNParameter mvn_param = 120;
optional ParameterParameter parameter_param = 145;
optional PoolingParameter pooling_param = 121;
optional PowerParameter power_param = 122;
optional PReLUParameter prelu_param = 131;
optional PythonParameter python_param = 130;
optional RecurrentParameter recurrent_param = 146;
optional ReductionParameter reduction_param = 136;
optional ReLUParameter relu_param = 123;
optional ReshapeParameter reshape_param = 133;
optional ROIPoolingParameter roi_pooling_param = 8266711;
optional ScaleParameter scale_param = 142;
optional SigmoidParameter sigmoid_param = 124;
optional SmoothL1LossParameter smooth_l1_loss_param = 8266712;
optional SoftmaxParameter softmax_param = 125;
optional SPPParameter spp_param = 132;
optional SliceParameter slice_param = 126;
optional TanHParameter tanh_param = 127;
optional ThresholdParameter threshold_param = 128;
optional TileParameter tile_param = 138;
optional WindowDataParameter window_data_param = 129;
optional ShuffleChannelParameter shuffle_channel_param = 164;
}
最佳答案
当使用 make
编译时,make
知道它已经编译了哪些源代码以及自上次构建以来发生了什么变化。如果您只进行本地更改,make
将只编译/链接更改的源代码以及受其影响的内容(对头文件的更改可能需要编译其他源代码,#include
这个 header )。
也就是说,您不需要做任何特别的事情,只需继续使用make
即可。
如果您 make clean
会删除所有已编译的对象并强制 make
从头开始重新编译整个项目。
关于c++ - 在caffe中只编译一层文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48275980/
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