mirrors
/
PaddleClas
mirror of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git
1
0
Fork 0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
PaddleClas/deploy/cpp_infer/docs/windows_vs2019_build.md

5.1 KiB
Raw Blame History

Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南

PaddleClas在Windows 平台下基于Visual Studio 2019 Community 进行了测试。微软从Visual Studio 2017开始即支持直接管理CMake跨平台编译项目，但是直到2019才提供了稳定和完全的支持，所以如果你想使用CMake管理项目编译构建，我们推荐使用Visual Studio 2019。如果您希望通过生成sln解决方案的方式进行编译，可以参考该文档：https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681。

前置条件

  • Visual Studio 2019
  • CUDA 9.0 / CUDA 10.0，cudnn 7.6+ （仅在使用GPU版本的预测库时需要）
  • CMake 3.0+

请确保系统已经安装好上述基本软件，以下测试基于Visual Studio 2019 Community版本。

下面所有示例以工作目录为 D:\projects演示。

Step1: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 fluid_inference

PaddlePaddle C++ 预测库针对不同的CPU和CUDA版本提供了不同的预编译版本，请根据实际情况下载: C++预测库下载列表。

解压后D:\projects\fluid_inference目录包含内容为：

fluid_inference
├── paddle # paddle核心库和头文件
|
├── third_party # 第三方依赖库和头文件
|
└── version.txt # 版本和编译信息

Step2: 安装配置OpenCV

  1. 在OpenCV官网下载适用于Windows平台的3.4.6版本， 下载地址
  2. 运行下载的可执行文件，将OpenCV解压至指定目录，如D:\projects\opencv
  3. 配置环境变量，如下流程所示
    • 此电脑（我的电脑）-> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量
    • 在系统变量中找到Path（如没有，自行创建），并双击编辑
    • 新建，将OpenCV路径填入并保存，如 D:\projects\opencv\build\x64\vc14\bin

Step3: 使用Visual Studio 2019直接编译CMake

  1. 打开Visual Studio 2019 Community，点击 继续但无需代码

step2

  1. 点击： 文件->打开->CMake

step2.1

选择项目代码所在路径，并打开CMakeList.txt：

step2.2

  1. 点击：项目->cpp_inference_demo的CMake设置

step3

  1. 请设置以下参数的值
名称 值 保存到 JSON
CMAKE_BACKWARDS_COMPATIBILITY 3.17 [√]
CMAKE_BUILD_TYPE RelWithDebInfo [√]
CUDA_LIB CUDA的库路径 [√]
CUDNN_LIB CUDNN的库路径 [√]
OPENCV_DIR OpenCV的安装路径 [√]
PADDLE_LIB Paddle预测库的路径 [√]
WITH_GPU [√] [√]
WITH_MKL [√] [√]
WITH_STATIC_LIB [√] [√]

注意：

  1. CMAKE_BACKWARDS_COMPATIBILITY 的值请根据自己 cmake 版本设置，cmake 版本可以通过命令：cmake --version 查询；
  2. CUDA_LIB 、 CUDNN_LIB 的值仅需在使用GPU版本预测库时指定，其中CUDA库版本尽量对齐，使用9.0、10.0版本，不使用9.2、10.1等版本CUDA库；
  3. 在设置 CUDA_LIB、CUDNN_LIB、OPENCV_DIR、PADDLE_LIB 时，点击 浏览，分别设置相应的路径；
  4. 在使用CPU版预测库时，请把 WITH_GPU 的勾去掉。

step4

设置完成后, 点击上图中 保存并生成CMake缓存以加载变量 。

  1. 点击生成->全部生成

step6

Step4: 预测及可视化

在完成上述操作后，Visual Studio 2019 编译产出的可执行文件 clas_system.exe 在 out\build\x64-Release目录下，打开cmd，并切换到该目录：

cd D:\projects\PaddleClas\deploy\cpp_infer\out\build\x64-Release

可执行文件clas_system.exe即为编译产出的的预测程序，其使用方法如下：

#预测图片 `.\docs\ILSVRC2012_val_00008306.JPEG`  
.\clas_system.exe D:\projects\PaddleClas\deploy\cpp_infer\tools\config.txt .\docs\ILSVRC2012_val_00008306.JPEG

上述命令中，第一个参数为配置文件路径，第二个参数为需要预测的图片路径。

注意

  • 在Windows下的终端中执行文件exe时，可能会发生乱码的现象，此时需要在终端中输入CHCP 65001，将终端的编码方式由GBK编码(默认)改为UTF-8编码，更加具体的解释可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/qq_35038153/article/details/78430359。
  • 如果需要使用CPU预测，PaddlePaddle在Windows上仅支持avx的CPU预测，目前不支持noavx的CPU预测。