caffe配置问题与解决方法集锦

问题1： Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function

  今天看一篇Paper的时候，要用到Facebook基于caffe改动的适用于3D卷积的代码：C3D: a modified version of BVLC caffe to support 3D ConvNets。于是就git下来，进行配置，Facebook用的caffe是很早之前的caffe了，看源码应该是2014年的。
  在配置时，make all -j、make test -j都通过了，唯独在make runtest -j这里卡住了，把我这个“专业配置caffe50年”的“老手”都难住了。但经过google，还是找到了解决办法。
  我的这个解决办法不一定适用于你的，但如果能帮到你，那真是太好了！^_^…

我的问题如下：

出现问题，Google之，最后问题定位在Makefile.config中的这一部分：

# CUDA architecture setting: going with all of them (up to CUDA 5.5 compatible).# For the latest architecture, you need to install CUDA >= 6.0 and uncomment# the *_50 lines below.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 \

这是我开始时未改动的Makefile.config中的部分，这种错误的情况是由于显卡计算能力的不同而又没配置好导致的。要将上面的CUDA_ARCH参数改为与你显卡相匹配的数值。
常见的显卡计算能力如下表：

我的是TITAN X计算能力是5.2，因此，我将上面的Makefile.config文件中的CUDA_ARCH参数改为如下：

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 \             -gencode arch=compute_52,code=compute_52

就是把其余的都注释掉，增加一行自己显卡与之相对应计算能力的设置：

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_52,code=compute_52

再重新编译caffe，再make runtest -j:

至于YOU HAVE 2 DISABLED TESTS，参见我这篇博客里，直接忽略掉，不影响。

Reference:
1. http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51009470
2. http://www.cnblogs.com/yymn/articles/5389904.html

问题2 fatal error: pyconfig.h: No such file or directory

紧接着问题1的环境，我在make pycaffe的时候，又报如下错误：

/usr/include/boost/python/detail/wrap_python.hpp:50:23: fatal error: pyconfig.h: No such file or directorycompilation terminated.make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1

我解决的方法参考自这个网页：

所以，按照大神的指示，敲：

$ export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/include/python2.7

搞定～

之后，import caffe也能成功import.

问题3 cuDNN 版本问题导致在 make 时在 cudnn_conv_layer 报错

今天在编译fast-rcnn的 caffe 时，报如下错误：

src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu: error: argument of type cudnnAddMode_t is incompatible with parameter of type const void *
    detected during instantiation of void caffe::CuDNNConvolutionLayer Dtype Forward_gpu(const std vector caffe Blob Dtype *, std allocator caffe Blob Dtype &, const std vector caffe Blob Dtype , std allocator caffe Blob Dtype &) [with Dtype=float]
…………
src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu: error: argument of type “const void *” is incompatible with parameter of type “cudnnTensorDescriptor_t”
…………
src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu: error: argument of type “const void *” is incompatible with parameter of type “cudnnTensorDescriptor_t”
…………

20 errors detected in the compilation of “/tmp/tmpxft_000045c5_00000000-16_cudnn_conv_layer.compute_50.cpp1.ii”.

make: * [.build_debug/cuda/src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.o] Error 1
make: * Waiting for unfinished jobs….

截图如下：

这种情况一般是 cuDNN 版本链接问题导致的，要么升级 cuDNN 的版本，要么将 cuDNN 的版本进行降级。这里，我一般要么是将 cnDNN v2 升级到 cuDNN v4，要么将 cuDNN v4 降级到 cuDNN v2，。虽说现在 cuDNN 的版本已经到 v5 了，但目前我刚刚说的两种思路都能解决我遇到的问题。
之后，fast-rcnn编译成功。

问题4 caffe/ proto/ caffe.pb.h: No such file or directory

这个问题，也是我在编译 fast-rcnn时遇到的：

In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0,
from ./include/caffe/common.hpp:19,
from ./include/caffe/blob.hpp:8,
from ./include/caffe/layer.hpp:8,
from src/caffe/layer_factory.cpp:3:

./include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory

compilation terminated.

这个问题的解决办法参考这个博客：http://blog.csdn.net/xmzwlw/article/details/48270225

用protoc从caffe/src/caffe/proto/caffe.proto生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc

$ protoc --cpp_out=/home/chenxp/caffe/include/caffe/ caffe.proto 

这个解决办法几乎百试百灵。

问题5 syncedmem.hpp: 18 Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0)

2016.06.28 更新

今天倩姐说她的torch跑不起来，我看了一下，可能是CUDA出问题了。我又将服务器上的caffe重新编译，果然不出所料，遇到的如下问题：

F0628 15:34:16.652927 50205 syncedmem.hpp:18] Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error
* Check failure stack trace: *
@ 0x2ab5de98fdaa (unknown)
@ 0x2ab5de98fce4 (unknown)
@ 0x2ab5de98f6e6 (unknown)
@ 0x2ab5de992687 (unknown)
@ 0x2ab5e0959ef9 caffe::SyncedMemory::mutable_cpu_data()
@ 0x2ab5e0957618 caffe::Blob<>::Reshape()
@ 0x2ab5e0957c7a caffe::Blob<>::Reshape()
@ 0x57643c caffe::MemoryDataLayerTest<>::SetUp()
@ 0x8fa70a testing::internal::HandleExceptionsInMethodIfSupported<>()
@ 0x8efd71 testing::Test::Run()
@ 0x8efec7 testing::TestInfo::Run()
@ 0x8f0005 testing::TestCase::Run()
@ 0x8f027d testing::internal::UnitTestImpl::RunAllTests()
@ 0x8fa28a testing::internal::HandleExceptionsInMethodIfSupported<>()
@ 0x8ef641 testing::UnitTest::Run()
@ 0x46d027 main
@ 0x2ab5e1933f45 (unknown)
@ 0x4748e9 (unknown)
@ (nil) (unknown)
make: * [runtest] Aborted (core dumped)

我在这里找到了答案，安装个东西就可以了：sudo apt-get install nvidia-modprobe

之后，再make runtest -j，搞定！

问题6 undefined reference to imdecode( )

今天给吉姐编译 Caffe 的时候，碰到如下的错误：

.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imdecode(cv::_InputArray const&, int)
.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread(cv::String const&, int)

因为昨天我将在服务器上编译安装了 openCV3，所以我怀疑是 openCV 的问题。
想起来 Caffe 的 Makefile.config 中，有一个注释，当我们使用 openCV3 的时候，需要取消。果然，当取消之后，就可以 make all 了。

问题7 libopencv_core.so.3.1: connot open shared object file: No such file or directory

但是随后又碰到了一个问题，是在 make runtest -j 的时候，报如下错误：

Error while loading libraries: libopencv_core.so.3.1: connot open shared object file: No such file or directory

Google 之，参考如下两个，找到解决办法：
1. https://github.com/BVLC/caffe/issues/3700
2. http://www.cnphp6.com/archives/141601

报这个错误是因为找不到 openCV3 的库，可以使用下面方式导入：

export LD_LIBRARY_PATH =/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

再 make runtest -j 的时候，就全部成功了。