macOSもだんだん世知辛くなって、システムレベルの変更が出来なくなったりしてきている。そのためPythonなんかも/usr/binがらみのほうはいじれない。そこで、FinkやBrewを使う。ただ、私は個人的に/usr/localには一杯入れ込んでしまっているのでBrewは使わない。
Python2.7.9以降だと、SSL通信のpackageを使おうとすると、掲題のエラーが出てしまう。これは、SSL通信用の公開鍵が無いためだ。そこで、
# fink install ca-bundle
してやってから、
# cd /sw/etc/ssl
# ln -s cert/ca-bundle.crt cert.pem
としてやればエラーは出なくなる。めでたし。
2018年12月21日金曜日
2018年12月13日木曜日
Intel Core i9-7980XE
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/architecture-and-technology/avx-512-overview.html
を見ると、AVX-512で単精度浮動小数点演算が、1命令で64できるとされている。???
どうも、FMA (Fused Multiply-Add)命令がAVX-512には含まれているらしい。でもそれだと、32。よくみると、FMA Unitが2つある。おお。でも、FMAが二つという演算ってどれだけあるんだろう。
コアが18個ということで、1インストラクション当たりのSIMD系の命令数の上限は、
を見ると、AVX-512で単精度浮動小数点演算が、1命令で64できるとされている。???
どうも、FMA (Fused Multiply-Add)命令がAVX-512には含まれているらしい。でもそれだと、32。よくみると、FMA Unitが2つある。おお。でも、FMAが二つという演算ってどれだけあるんだろう。
コアが18個ということで、1インストラクション当たりのSIMD系の命令数の上限は、
18 x 64 = 1152
おお、かなり多くなった。これだけ多くのコアで、SOCだと歩留まりも相当悪いと思われるが、がんばってるな。SiPではないのか。GPUを越えるのはいつぐらいなんだろう。GPUもいつまでもPCI Expressなんぞでは先がない。Intelもメモリ並みのバスをGPUに用意する、ことは無いだろうな。メモリバスにGPUを付けたりは出来ないのか。やる気があれば何でも出来るが、やる気は無いだろうな、インテルさん。
2018年12月2日日曜日
caffe-ssd on Ubuntu 17 with CUDA
さて、caffe-ssd branchをUbuntu 17上でビルドしようとすると、いろいろスタックするが、やっとちゃんとビルドできたので、ご報告。
問題は、CUDA 8を使おうとすると、gcc-5を使わないといけないこと。そうすると、DistributionのBoostではリンカが通らない。これはDistributionで使われているBoostが新しいコンパイラで作られているため、Manglingの違いだかでリンカが関数を見つけられない事による。
そこで、まず、boost-1.65.1をgcc-5系のコンパイラでビルドする。
これでcaffe-ssdのソースが用意された。ここで、cmakeのための作業ディレクトリを作成して、そこでcmakeを使う。その際に、コンパイラをgcc-5を使うことを指定する。
ccmakeはUIが呼び出されて自分でいろいろパラメータを指定できる。boostは環境変数BOOST_ROOTで指定されているので勝手にセットしてくれる。
これでcaffe-ssd環境が構築された。あとは、$CAFFE_ROOTを指定し、PYTHON_PATHにcaffeのpythonのディレクトリを追加して終了。
問題は、CUDA 8を使おうとすると、gcc-5を使わないといけないこと。そうすると、DistributionのBoostではリンカが通らない。これはDistributionで使われているBoostが新しいコンパイラで作られているため、Manglingの違いだかでリンカが関数を見つけられない事による。
そこで、まず、boost-1.65.1をgcc-5系のコンパイラでビルドする。
./bootstrap.sh
./b2 install -j2 --prefix=/home/habe/boost_1_65_1 toolset=gcc-5
次に、Caffe-ssdをビルドする。
export BOOST_ROOT=/home/habe/boost_1_65_1/
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe
git checkout ssd
これでcaffe-ssdのソースが用意された。ここで、cmakeのための作業ディレクトリを作成して、そこでcmakeを使う。その際に、コンパイラをgcc-5を使うことを指定する。
mkdir BUILD
cd BUILD
ccmake ..
make -j8
CMAKE_CXX_COMPILER /usr/bin/g++-5
CMAKE_CXX_COMPILER_AR /usr/bin/gcc-ar-5
CMAKE_CXX_COMPILER_RANLIB /usr/bin/gcc-ranlib-5
CMAKE_CXX_FLAGS
CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG -g
CMAKE_CXX_FLAGS_MINSIZEREL -Os -DNDEBUG
CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE -O3 -DNDEBUG
CMAKE_CXX_FLAGS_RELWITHDEBINFO -O2 -g -DNDEBUG
CMAKE_C_COMPILER /usr/bin/gcc-5
CMAKE_C_COMPILER_AR /usr/bin/gcc-ar-5
CMAKE_C_COMPILER_RANLIB /usr/bin/gcc-ranlib-5
make -j8した後暫くすると、以下の様なログが出て終了。
Scanning dependencies of target convert_cifar_data
[ 98%] Building CXX object examples/CMakeFiles/convert_cifar_data.dir/cifar10/convert_cifar_data.cpp.o
[ 98%] Linking CXX executable cifar10/convert_cifar_data
[ 98%] Built target convert_cifar_data
Scanning dependencies of target convert_mnist_siamese_data
[100%] Building CXX object examples/CMakeFiles/convert_mnist_siamese_data.dir/siamese/convert_mnist_siamese_data.cpp.o
[100%] Linking CXX executable siamese/convert_mnist_siamese_data
[100%] Built target convert_mnist_siamese_data
Scanning dependencies of target pycaffe
[100%] Building CXX object python/CMakeFiles/pycaffe.dir/caffe/_caffe.cpp.o
[100%] Linking CXX shared library ../lib/_caffe.so
2018年11月19日月曜日
AVPlayer from AVFoundation
学生の時はFORTRAN。社会人になってから、C, Pascal。そしてC++をコンパイラもままならないうちから使い出して、四半世紀。もう新しいのは使わないかなと思っていたら、Javaを使ってアプリを作成。そして最近はObjective-Cと格闘中。という程言語そのものでは苦労はしてないかも。
先週末から、ずっと悩んでいたのが、AVPlayerとかAVAssetとかをローカルファイルから作成するところでずっと悩み続けていた。リソースとして使うと問題ないのだが、ローカルファイルから読み出そうとしてもどうしてもダメ。様々なチェックを行うのだが、読み出せない。ファイルの情報を別に要しなければならないのかとか、いろいろ試してみたがダメ。今日はもう悲しくなってしまうくらいだったが、慣れ親しんだXCodeのはずだったが、Constraintなどというタブがあるのに気づいて、中を見たらSandboxにチェックが入っていた。外したら今までの苦労は何だったのかっつーくらい普通に思った通りに動き出した。
どうしてこんな所にチェックが入っていたのやら。俺の貴重な時間を返せぇ。;;
先週末から、ずっと悩んでいたのが、AVPlayerとかAVAssetとかをローカルファイルから作成するところでずっと悩み続けていた。リソースとして使うと問題ないのだが、ローカルファイルから読み出そうとしてもどうしてもダメ。様々なチェックを行うのだが、読み出せない。ファイルの情報を別に要しなければならないのかとか、いろいろ試してみたがダメ。今日はもう悲しくなってしまうくらいだったが、慣れ親しんだXCodeのはずだったが、Constraintなどというタブがあるのに気づいて、中を見たらSandboxにチェックが入っていた。外したら今までの苦労は何だったのかっつーくらい普通に思った通りに動き出した。
どうしてこんな所にチェックが入っていたのやら。俺の貴重な時間を返せぇ。;;
2018年11月13日火曜日
まむし指
私の手の親指は逆側に90度くらいまで反ることが出来る。これができる人は多くは無いが少なくもない。指立て伏せとか、指圧とかの時に凄く力を乗せることが出来るので、多少ラッキーみたいに感じていた。
広辞苑や大辞林などの国語辞典には、まむし指とは「蝮の頭のような形に、第一関節が自由に曲がる」と書かれているので多分そうだと思っている。
ところが、ネットで調べると、短指症のことをいうと書かれている文書の多いこと多いこと。なんでこんなことになってるの。辞書を調べてから書けよ、と言いたい。
しかし、辞書に書いてある、自由に曲がるという記述はどうかと思う。指のメカニズム上、首のようにはぐるぐる回りはしないし、前にはみんな曲がるわけだし。なかには親指以外の指の第一関節だけを普通の方向に曲げているような写真もあったりして、これも勘違いしている。漫画(多分空手バカ一代)でそんな事が書かれていたので、たぶん鍛えれば普通に誰でも出来るはず。私は子供の頃から出来たのではっきりしていないが。
第一関節が以上に反れば、蝮の頭の形になる。逆だと角張っているのでまむし頭には見えない。と理解している。#金田一先生、教えて。
広辞苑や大辞林などの国語辞典には、まむし指とは「蝮の頭のような形に、第一関節が自由に曲がる」と書かれているので多分そうだと思っている。
ところが、ネットで調べると、短指症のことをいうと書かれている文書の多いこと多いこと。なんでこんなことになってるの。辞書を調べてから書けよ、と言いたい。
しかし、辞書に書いてある、自由に曲がるという記述はどうかと思う。指のメカニズム上、首のようにはぐるぐる回りはしないし、前にはみんな曲がるわけだし。なかには親指以外の指の第一関節だけを普通の方向に曲げているような写真もあったりして、これも勘違いしている。漫画(多分空手バカ一代)でそんな事が書かれていたので、たぶん鍛えれば普通に誰でも出来るはず。私は子供の頃から出来たのではっきりしていないが。
第一関節が以上に反れば、蝮の頭の形になる。逆だと角張っているのでまむし頭には見えない。と理解している。#金田一先生、教えて。
2018年10月26日金曜日
CAFFE: Using Apple BLAS
Caffeをソースコードからビルドするときには、一般的にはMakefile.configを編集して自分の環境に合わせるのがまっとうなやり方。LINUX上では、CMakeが使えたけど、macOSではうまくいかなかった。
CAFFEをなるべくmacOSで用意されているライブラリを極力使おうと思えば、BLASをAccelerate Frameworkのものを使いたい。そのための設定としては、Makefile.config内のBLASの設定の部分を、適当にblasとでもいれておけばAccelerate FrameworkのBLASを使ってくれる。問題は、このCAFFEのライブラリを使った自前のプログラムを動かすときに、
というメッセージが出てしまう。これはBLASのCバインディング用のヘッダが見つからないというエラーだ。この手のヘッダは、/usr/includeあたりにリンクが張られていると思っていたが、macOS 10.12 (Sierra)のXcode9.2ではそうではないようだ。仕方が無いので、直接Frameworkのヘッダを指定する。つまり、
-I/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/Headers/
と指定してやらなければならない、みたいだ。面倒だな。/usr/includeにシンボリックリンクを張ってしまっても良いんじゃ無いか。
CAFFEをなるべくmacOSで用意されているライブラリを極力使おうと思えば、BLASをAccelerate Frameworkのものを使いたい。そのための設定としては、Makefile.config内のBLASの設定の部分を、適当にblasとでもいれておけばAccelerate FrameworkのBLASを使ってくれる。問題は、このCAFFEのライブラリを使った自前のプログラムを動かすときに、
d.cpp:2:10: fatal error: 'cblas.h' file not found
というメッセージが出てしまう。これはBLASのCバインディング用のヘッダが見つからないというエラーだ。この手のヘッダは、/usr/includeあたりにリンクが張られていると思っていたが、macOS 10.12 (Sierra)のXcode9.2ではそうではないようだ。仕方が無いので、直接Frameworkのヘッダを指定する。つまり、
-I/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/Headers/
と指定してやらなければならない、みたいだ。面倒だな。/usr/includeにシンボリックリンクを張ってしまっても良いんじゃ無いか。
2018年10月18日木曜日
Access Denied. You don't have permission to access "SITE" on this server.
掲題のエラーが少し前にSafariでSMBCのサイトにアクセスした時に出現した。びびった。とりあえず、SMBCに電話。ちゃんとサーバは動いているとのお返事。次にプロバイダ(ISP)に電話。これも通常運転。
そこで、次にDNSでSMBCを引いてみた。そして別のISPのサーバからDNSを引いてみた。全然違う。これは、DNS Changerなのか。ウィルスか。とりあえずCISCOのCLANSCANでチェック。なんもでない。アンチウィルスソフトを片っ端からダウンロードしてスキャン。出てこない。。。。
いろいろすったもんだしたあげく、ルータが原因だと言うことが分かった。調べてみると、いろいろ困っている人が世界中にいらっしゃる。アクセスできないサイトは特定のサイト。www.smbc.co.jp, www.ebay.com, www.usps.com, www.costco.com などが上げられていた。逆引きすると、これは全部akamaiedge.netのサーバ。なにか有るのか。多くの人はルータのリセットで元に戻ったのこと。わたしんとこでは、ひとつはこけて、もう使えなくなったが、もう一つはリセットで元に戻る。
解決方法が分かったけど、リセットばっかしてらんないしな。どうにかならんかな。
そこで、次にDNSでSMBCを引いてみた。そして別のISPのサーバからDNSを引いてみた。全然違う。これは、DNS Changerなのか。ウィルスか。とりあえずCISCOのCLANSCANでチェック。なんもでない。アンチウィルスソフトを片っ端からダウンロードしてスキャン。出てこない。。。。
いろいろすったもんだしたあげく、ルータが原因だと言うことが分かった。調べてみると、いろいろ困っている人が世界中にいらっしゃる。アクセスできないサイトは特定のサイト。www.smbc.co.jp, www.ebay.com, www.usps.com, www.costco.com などが上げられていた。逆引きすると、これは全部akamaiedge.netのサーバ。なにか有るのか。多くの人はルータのリセットで元に戻ったのこと。わたしんとこでは、ひとつはこけて、もう使えなくなったが、もう一つはリセットで元に戻る。
解決方法が分かったけど、リセットばっかしてらんないしな。どうにかならんかな。
2018年9月15日土曜日
Caffe-ing GoogleNet Training with ImageNetDogs
There are several networks examples in Caffe distribution. So I suppose I would run caffe with these networks. To do so, a bunch of labeled images are necessary. After googling the net, I found ImageNet Dogs from Stanford University would be nice.
First of all, I have to restore the images in the lmdb database. Fortunately, there is a script into it. My GPU memory only have 2GB, so I change the image size from 256 to 128.
I take GoogleNet for the first try. The ProtoBuf text should be changed because the number of classification is changed from 1000 to 120. There are three to be changed.
The other lines to be changed are crop_size. The default crop_size is 224 but this is smaller than the prepared image size 128. So I replace the 224 to 112. There are 2 places to be changed.
These are the all to be changed. So we are ready to LEARN now.
But Caffe be down at loop5.
First of all, I have to restore the images in the lmdb database. Fortunately, there is a script into it. My GPU memory only have 2GB, so I change the image size from 256 to 128.
I take GoogleNet for the first try. The ProtoBuf text should be changed because the number of classification is changed from 1000 to 120. There are three to be changed.
The other lines to be changed are crop_size. The default crop_size is 224 but this is smaller than the prepared image size 128. So I replace the 224 to 112. There are 2 places to be changed.
These are the all to be changed. So we are ready to LEARN now.
But Caffe be down at loop5.
I0915 21:26:05.566467 2647491520 net.cpp:157] Top shape: 32 1024 3 3 (294912)
I0915 21:26:05.566473 2647491520 net.cpp:165] Memory required for data: 442749448
I0915 21:26:05.566479 2647491520 layer_factory.hpp:77] Creating layer pool5/7x7_s1
I0915 21:26:05.566488 2647491520 net.cpp:100] Creating Layer pool5/7x7_s1
I0915 21:26:05.566493 2647491520 net.cpp:434] pool5/7x7_s1 <- inception_5b="" output="" span="">->
I0915 21:26:05.566540 2647491520 net.cpp:408] pool5/7x7_s1 -> pool5/7x7_s1
F0915 21:26:05.566615 2647491520 blob.cpp:32] Check failed: shape[i] >= 0 (-1 vs. 0)
Top shape: 32 1024 3 3 indicates the kernel size should be smaller than 3. Current value is 7 at pool5 layer. So the error indicates kernel size 7 should be changed to 3. Now the network seems to work fine with new specifications. Let me see...
2018年9月10日月曜日
Congrats! 大阪さん
WOW WOWにはいろかな、やめよかな。でやめてたので失敗か。NHKが放送してくれなかったので残念ながら、試合は断片的しか見てないし、とんでもない試合だったようなので、はいっとけば良かった。
でも、そんなひどい状況の中でも崩れなかった彼女はすごい。こういう大舞台で勝てる勝てないは、その後、こじらせるかこじらせないか大きく関係すると思う。錦織選手はチャンスを手にできなかったせいで、今もまだこじらせて大舞台で勝てない。マスターズにも勝ててないし。この最大の大会で勝ちきったのはすばらしい。
せっかくの初優勝が少し残念な感じになってるのがかわいそうだけど、満足できない状態になったのは逆に追い風になるかも。
スピーチで I'm sorryはないよな。かわいそすぎる。でも、良い子だよね。
でも、そんなひどい状況の中でも崩れなかった彼女はすごい。こういう大舞台で勝てる勝てないは、その後、こじらせるかこじらせないか大きく関係すると思う。錦織選手はチャンスを手にできなかったせいで、今もまだこじらせて大舞台で勝てない。マスターズにも勝ててないし。この最大の大会で勝ちきったのはすばらしい。
せっかくの初優勝が少し残念な感じになってるのがかわいそうだけど、満足できない状態になったのは逆に追い風になるかも。
スピーチで I'm sorryはないよな。かわいそすぎる。でも、良い子だよね。
2018年9月7日金曜日
Build Caffe SDD 1.0.0 on Ubuntu 17.10
UbuntuのディストリビューションにあるCaffeがcuDNN対応では無いのでは無いかという疑念より、ソースからビルドすることにした。まず、SDD対応のブランチからダウンロード。
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
% cd caffe
% mkdir BUILD
% cd BUILD
まず、ソースを変更する。
これは何らかのスイッチ(-D)で済む様な気もする。
次に、必要なライブラリをインストールする。足らないとビルドの最中にエラーが出るので、そこに表示されるキーワードxxxを使って、
% apt search xxx
して、必要と思われるライブラリ(あらかた libxxx-dev)を見つけて、
% sudo apt-get install livxxx-dev
する。私の環境では(既に数値解析関係はインストールされている)
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
% cd caffe
% mkdir BUILD
% cd BUILD
まず、ソースを変更する。
/usr/include/x86_64-linux-gnu/c++/5/bits/c++config.h
#define _GLIBCXX_USE_C99_MATH 1
次に、必要なライブラリをインストールする。足らないとビルドの最中にエラーが出るので、そこに表示されるキーワードxxxを使って、
% apt search xxx
して、必要と思われるライブラリ(あらかた libxxx-dev)を見つけて、
% sudo apt-get install livxxx-dev
する。私の環境では(既に数値解析関係はインストールされている)
sudo apt-get install libprotobuf-dev
sudo apt-get install libgflags-dev
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install libhdf5-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install libhdf5-100
sudo apt-get install opencv-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install libleveldb-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install libboost1.62-all-dev
sudo apt-get install libsnappy-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libcudnn6-dev
sudo apt-get install gcc-5
最後のgcc-5はCUDA nvccのホストコンパイラとして必要らしい。
この後、
この後、
ccmake ..
として、必要な設定を行っていく。ちなみに、私の設定は、
ALLOW_LMDB_NOLOCK OFF
Atlas_BLAS_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libatlas.so
Atlas_CBLAS_INCLUDE_DIR /usr/include/x86_64-linux-gnu
Atlas_CBLAS_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcblas.so
Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR /usr/include/x86_64-linux-gnu
Atlas_LAPACK_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/liblapack.so
BLAS Atlas
BOOST_THREAD_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so
BUILD_SHARED_LIBS ON
BUILD_docs ON
BUILD_matlab OFF
BUILD_only_tests
BUILD_python ON
BUILD_python_layer ON
Boost_ATOMIC_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_atomic.so
Boost_ATOMIC_LIBRARY_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_atomic.so
Boost_CHRONO_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_chrono.so
Boost_CHRONO_LIBRARY_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_chrono.so
Boost_DATE_TIME_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_date_time.so
Boost_DATE_TIME_LIBRARY_RELEAS /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_date_time.so
Boost_DIR Boost_DIR-NOTFOUND
Boost_FILESYSTEM_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_filesystem.so
Boost_FILESYSTEM_LIBRARY_RELEA /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_filesystem.so
Boost_INCLUDE_DIR /usr/include
Boost_LIBRARY_DIR_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu
Boost_LIBRARY_DIR_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu
Boost_PYTHON_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_python.so
Boost_PYTHON_LIBRARY_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_python.so
Boost_SYSTEM_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so
Boost_SYSTEM_LIBRARY_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so
Boost_THREAD_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_thread.so
Boost_THREAD_LIBRARY_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_thread.so
CAFFE_TARGET_SOVERSION 1.0.0
CAFFE_TARGET_VERSION 1.0.0
CMAKE_AR /usr/bin/ar
CMAKE_BUILD_TYPE
CMAKE_COLOR_MAKEFILE ON
CMAKE_CONFIGURATION_TYPES Debug;Release
CMAKE_CXX_COMPILER /usr/bin/g++-5
CMAKE_CXX_COMPILER_AR /usr/bin/gcc-ar-5
CMAKE_CXX_COMPILER_RANLIB /usr/bin/gcc-ranlib-5
CMAKE_CXX_FLAGS -std=c++11
CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG
CMAKE_CXX_FLAGS_MINSIZEREL
CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE
CMAKE_CXX_FLAGS_RELWITHDEBINFO
CMAKE_C_COMPILER /usr/bin/gcc-5
CMAKE_C_COMPILER_AR /usr/bin/gcc-ar-5
CMAKE_C_COMPILER_RANLIB /usr/bin/gcc-ranlib-5
CMAKE_C_FLAGS
CMAKE_C_FLAGS_DEBUG
CMAKE_C_FLAGS_MINSIZEREL
CMAKE_C_FLAGS_RELEASE
CMAKE_C_FLAGS_RELWITHDEBINFO
CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS
CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS_DEBUG
CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS_MINSIZE
CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS_RELEASE
CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS_RELWITH
CMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS OFF
CMAKE_INSTALL_BINDIR bin
CMAKE_INSTALL_DATADIR
CMAKE_INSTALL_DATAROOTDIR share
CMAKE_INSTALL_DOCDIR
CMAKE_INSTALL_INCLUDEDIR include
CMAKE_INSTALL_INFODIR
CMAKE_INSTALL_LIBDIR lib
CMAKE_INSTALL_LIBEXECDIR libexec
CMAKE_INSTALL_LOCALEDIR
CMAKE_INSTALL_LOCALSTATEDIR var
CMAKE_INSTALL_MANDIR
CMAKE_INSTALL_OLDINCLUDEDIR /usr/include
CMAKE_INSTALL_PREFIX /usr/local
CMAKE_INSTALL_RPATH_USE_LINK_P TRUE
CMAKE_INSTALL_RUNSTATEDIR
CMAKE_INSTALL_SBINDIR sbin
CMAKE_INSTALL_SHAREDSTATEDIR com
CMAKE_INSTALL_SYSCONFDIR etc
CMAKE_LINKER /usr/bin/ld
CMAKE_MAKE_PROGRAM /usr/bin/make
CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS
CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS_DEBU
CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS_MINS
CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS_RELE
CMAKE_MODULE_LINKER_FLAGS_RELW
CMAKE_NM /usr/bin/nm
CMAKE_OBJCOPY /usr/bin/objcopy
CMAKE_OBJDUMP /usr/bin/objdump
CMAKE_RANLIB /usr/bin/ranlib
CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS
CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS_DEBU
CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS_MINS
CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS_RELE
CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS_RELW
CMAKE_SKIP_INSTALL_RPATH OFF
CMAKE_SKIP_RPATH OFF
CMAKE_STATIC_LINKER_FLAGS
CMAKE_STATIC_LINKER_FLAGS_DEBU
CMAKE_STATIC_LINKER_FLAGS_MINS
CMAKE_STATIC_LINKER_FLAGS_RELE
CMAKE_STATIC_LINKER_FLAGS_RELW
CMAKE_STRIP /usr/bin/strip
CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE OFF
CPU_ONLY OFF
CUDA_64_BIT_DEVICE_CODE ON
CUDA_ARCH_NAME Auto
CUDA_ATTACH_VS_BUILD_RULE_TO_C ON
CUDA_BUILD_CUBIN OFF
CUDA_BUILD_EMULATION OFF
CUDA_CUDART_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart.so
CUDA_CUDA_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so
CUDA_GENERATED_OUTPUT_DIR
CUDA_HOST_COMPILATION_CPP ON
CUDA_HOST_COMPILER /usr/bin/g++-5
CUDA_NVCC_EXECUTABLE /usr/bin/nvcc
CUDA_NVCC_FLAGS
CUDA_NVCC_FLAGS_DEBUG
CUDA_NVCC_FLAGS_MINSIZEREL
CUDA_NVCC_FLAGS_RELEASE
CUDA_NVCC_FLAGS_RELWITHDEBINFO
CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS ON
CUDA_SDK_ROOT_DIR CUDA_SDK_ROOT_DIR-NOTFOUND
CUDA_SEPARABLE_COMPILATION OFF
CUDA_TOOLKIT_INCLUDE /usr/include
CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /usr
CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME ON
CUDA_VERBOSE_BUILD OFF
CUDA_VERSION 8.0
CUDA_cublas_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcublas.so
CUDA_cublas_device_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcublas_device.a
CUDA_cudadevrt_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudadevrt.a
CUDA_cudart_static_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart_static.a
CUDA_cufft_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcufft.so
CUDA_cupti_LIBRARY CUDA_cupti_LIBRARY-NOTFOUND
CUDA_curand_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcurand.so
CUDA_cusolver_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcusolver.so
CUDA_cusparse_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcusparse.so
CUDA_nppc_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnppc.so
CUDA_nppi_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnppi.so
CUDA_npps_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnpps.so
CUDA_rt_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/librt.so
CUDNN_INCLUDE /usr/include
CUDNN_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so
CUDNN_ROOT
DOXYGEN_DOT_EXECUTABLE /usr/bin/dot
DOXYGEN_EXECUTABLE DOXYGEN_EXECUTABLE-NOTFOUND
GFLAGS_INCLUDE_DIR /usr/include
GFLAGS_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so
GFLAGS_ROOT_DIR
GIT_EXECUTABLE /usr/bin/git
GLOG_INCLUDE_DIR /usr/include
GLOG_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so
GLOG_ROOT_DIR
HDF5_CXX_COMPILER_EXECUTABLE /usr/bin/h5c++
HDF5_CXX_LIBRARY_dl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so
HDF5_CXX_LIBRARY_hdf5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5.so
HDF5_CXX_LIBRARY_hdf5_cpp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5_cpp.so
HDF5_CXX_LIBRARY_hdf5_hl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5_hl.so
HDF5_CXX_LIBRARY_hdf5_hl_cpp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5_hl_cpp.so
HDF5_CXX_LIBRARY_m /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so
HDF5_CXX_LIBRARY_pthread /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so
HDF5_CXX_LIBRARY_sz /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsz.so
HDF5_CXX_LIBRARY_z /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so
HDF5_C_COMPILER_EXECUTABLE /usr/bin/h5cc
HDF5_C_LIBRARY_dl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so
HDF5_C_LIBRARY_hdf5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5.so
HDF5_C_LIBRARY_hdf5_hl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5_hl.so
HDF5_C_LIBRARY_m /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so
HDF5_C_LIBRARY_pthread /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so
HDF5_C_LIBRARY_sz /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsz.so
HDF5_C_LIBRARY_z /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so
HDF5_DIFF_EXECUTABLE /usr/bin/h5diff
HDF5_DIR HDF5_DIR-NOTFOUND
LMDB_INCLUDE_DIR /usr/include
LMDB_LIBRARIES /usr/lib/x86_64-linux-gnu/liblmdb.so
LevelDB_INCLUDE /usr/include
LevelDB_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libleveldb.so
OpenCV_3RDPARTY_LIB_DIR_DBG /usr/share/OpenCV/3rdparty/lib/x86_64-linux-gnu
OpenCV_3RDPARTY_LIB_DIR_OPT /usr/share/OpenCV/3rdparty/lib/x86_64-linux-gnu
OpenCV_CONFIG_PATH /usr/share/OpenCV
OpenCV_DIR /usr/share/OpenCV
OpenCV_LIB_DIR_DBG
OpenCV_LIB_DIR_OPT
PYTHON_EXECUTABLE /usr/bin/python2.7
PYTHON_INCLUDE_DIR /usr/include/python2.7
PYTHON_LIBRARY /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so
PYTHON_LIBRARY_DEBUG PYTHON_LIBRARY_DEBUG-NOTFOUND
Protobuf_INCLUDE_DIR /usr/include
Protobuf_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libprotobuf.so
Protobuf_LIBRARY_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libprotobuf.so
Protobuf_LITE_LIBRARY_DEBUG /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libprotobuf-lite.so
Protobuf_LITE_LIBRARY_RELEASE /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libprotobuf-lite.so
Protobuf_PROTOC_EXECUTABLE /usr/bin/protoc
Protobuf_PROTOC_LIBRARY_DEBUG Protobuf_PROTOC_LIBRARY_DEBUG-NOTFOUND
Protobuf_PROTOC_LIBRARY_RELEAS Protobuf_PROTOC_LIBRARY_RELEASE-NOTFOUND
Snappy_INCLUDE_DIR /usr/include
Snappy_LIBRARIES /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsnappy.so
USE_CUDNN ON
USE_LEVELDB ON
USE_LMDB ON
USE_NCCL OFF
USE_OPENCV ON
USE_OPENMP OFF
USE_PROJECT_FOLDERS OFF
python_version 2
である。
この後、Makefileを生成して、makeすると、Caffeバイナリが作成される。このまま、make installすると、おなじみの /usr/local 以下にインストールされる。
登録:
投稿 (Atom)