2016-11-08 82 views
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當我在自己的庫中使用它時,我遇到了一些與犰狳有關的麻煩。我安裝了Armadillo,並創建了自己的庫,它調用了svd_econ方法。這是CMakeList.txt文件:犰狳鏈接錯誤,只有當我在自己的庫中使用它

cmake_minimum_required (VERSION 2.8.9) 
set(PROJECTNAME training_library) 
project(${PROJECTNAME}) 

if (NOT DEFINED ENV{EIGEN_ROOT}) 
message(FATAL_ERROR "Could not find EIGEN_ROOT environment variable") 
endif() 

find_package(Armadillo REQUIRED) 

include_directories("$ENV{EIGEN_ROOT}") 

add_definitions(-g) 
add_definitions(-O3) 
add_definitions(-DNDEBUG) 

include_directories(${ARMADILLO_INCLUDE_DIRS}) 
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include) 

file(GLOB header include/*.h) 
file(GLOB source src/*.cpp) 

source_group("Source Files" FILES ${source}) 
source_group("Header Files" FILES ${header}) 

add_library(${PROJECTNAME} ${source} ${header}) 
target_link_libraries(${PROJECTNAME} ${ARMADILLO_LIBRARIES}) 

這是頭文件:

#include <algorithm> 
#include <string> 
#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <string.h> 
#include <vector> 
#include <iostream> 
#include <fstream> 
#include <sstream> 
#include <armadillo> 
#include <Eigen/Dense> 
#include <Eigen/SVD> 

namespace statistics 
{ 
    bool findPCS(const Eigen::MatrixXd &data, Eigen::VectorXd &eigenvalues, Eigen::MatrixXd &eigenvectors); 
} 

#endif 

,這是在.cpp:

#include "statistics.h" 

namespace statistics 
{ 

Eigen::MatrixXd convert(const arma::mat &data) 
{ 
    Eigen::MatrixXd res(data.n_rows,data.n_cols); 
    for (int i = 0; i < data.n_rows; i++) 
    { 
    for (int j = 0; j < data.n_cols; j++) 
    { 
     res(i,j) = data(i,j); 
    } 
    } 
    return res; 
} 

arma::mat convert(const Eigen::MatrixXd &data) 
{ 
    arma::mat res(data.rows(),data.cols()); 
    for (int i = 0; i < data.rows(); i++) 
    { 
    for (int j = 0; j < data.cols(); j++) 
    { 
     res(i,j) = data(i,j); 
    } 
    } 
    return res; 
} 

Eigen::VectorXd convert(const arma::vec &data) 
{ 
    Eigen::VectorXd res(data.size()); 
    for (int i = 0; i < data.size(); i++) 
    { 
    res(i) = data(i); 
    } 
    return res; 
} 

arma::vec convert(const Eigen::VectorXd &data) 
{ 
    arma::vec res(data.size()); 
    for (int i = 0; i < data.size(); i++) 
    { 
    res(i) = data(i); 
    } 
    return res; 
} 

bool findPCS(const Eigen::MatrixXd &data, Eigen::VectorXd &eigenvalues, Eigen::MatrixXd &eigenvectors) 
{ 
    arma::mat arma_mat = convert(data); 
    arma::mat U; arma::vec S; arma::mat V; 
    arma::svd_econ(U,S,V,arma_mat);  
    eigenvalues = convert(S)/sqrt((double)(data.rows()));  
    eigenvectors = convert(V); 

    return true; 
} 

} 

現在,這個庫編譯沒有任何問題。然後,我想從另一個名爲clean_data的模塊中調用findPCS方法。它的的CMakeLists.txt文件如下:

cmake_minimum_required (VERSION 2.8.9) 
set(PROJECTNAME clean_data) 
project(${PROJECTNAME}) 

find_package(OpenCV REQUIRED) 
find_package(Armadillo REQUIRED) 

if (NOT DEFINED ENV{EIGEN_ROOT}) 
message(FATAL_ERROR "Could not find EIGEN_ROOT environment variable") 
endif() 

include_directories("$ENV{EIGEN_ROOT}") 
include_directories("$ENV{training_INCLUDE}") 
link_directories("$ENV{training_LIBS}") 

add_definitions(-g) 
add_definitions(-O3) 
add_definitions(-DNDEBUG) 

file(GLOB SOURCES *.c *.cpp) 

add_executable(${PROJECTNAME} ${SOURCES}) 
target_link_libraries(${PROJECTNAME} ${OpenCV_LIBS} ${ARMADILLO_LIBRARIES} training_library) 

它調用findPCS方法是如下的main.cpp:

#include <armadillo> 
#include <string> 
#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <string.h> 
#include <vector> 
#include <iostream> 
#include <fstream> 
#include <ctime> 
#include <algorithm> 
#include <numeric> 
#include <list> 
#include <statistics.h> 
#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include <Eigen/Dense> 

int main() { 

    Eigen::MatrixXd matrix(4,10); 
    matrix << 1, 2, 2, 1, 5, 5, 4, 12, 32, 1, 
     44, 34, 12, 11, 21, 5, 54, 1, 12, 3, 
     33, 128, 112, 126, 3, 3, 2, 12, 1, 54, 
     66, 34, 1, 54, 2, 2, 1, 43, 4, 12; 
    Eigen::VectorXd eigenval; Eigen::MatrixXd eigenvec; 
    statistics::findPCS(matrix,eigenval,eigenvec); 

    //arma::mat x = arma::randu<arma::mat>(3,4); 
    //arma::mat U; arma::vec S; arma::mat V; 
    //arma::svd(U,S,V,x); 

    return 0; 
} 

這段代碼,當我嘗試編譯,使我這個連接錯誤:

/home/ilaria/Dev/training_library/build/libtraining_library.a(statistics.cpp.o):  In function `gesdd<double>': 
/usr/local/include/armadillo_bits/wrapper_lapack.hpp:571: undefined  reference to `wrapper_dgesdd_' 
/home/ilaria/Dev/training_library/build/libtraining_library.a(statistics.cpp.o):  In function `gesvd<double>': 
/usr/local/include/armadillo_bits/wrapper_lapack.hpp:506: undefined  reference to `wrapper_dgesvd_' 
/usr/local/include/armadillo_bits/wrapper_lapack.hpp:506: undefined reference to `wrapper_dgesvd_' 
collect2: error: ld returned 1 exit status 
make[2]: *** [clean_data] Error 1 
make[1]: *** [CMakeFiles/clean_data.dir/all] Error 2 
make: *** [all] Error 2 

不過,如果我decomment了在我的main.cpp中註釋行,代碼編譯沒有任何問題,它運行良好,它給了我正確的結果!我查看了互聯網,找不到任何有用的答案。我使用的是Ubuntu 14.04。我從源頭安裝了犰狳,並從突觸中安裝了lapack,blas和openblas。任何人都可以在任何地方找到問任何幫助將非常感激。

感謝, Ilaria的

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聽起來像一個鏈接順序問題。你能分享生成的鏈接器命令行嗎? – Smeeheey

回答

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你的問題歸結到庫鏈接順序。我不知道你的全聯線,但這裏是爲了說明問題簡單化:

gcc -o myOutput main.o -l someLibrary -l training_library 

現在training_library.a包含對外部符號的引用:特別wrapper_dgesvd_在其他之中。這些實際上在someLibrary.a中定義(我不知道這裏的實際庫名稱,所以用這個名字來說明我的觀點)。但是,由於上述順序爲-l,因此無法解析它們(規則是鏈接器行上未解析的符號得到從左到右的處理,並且只有導入未解析符號的點右側出現-l條目解決它)。

那麼爲什麼要取消註釋main.cpp中的行呢?因爲大概(在引擎蓋下)在註釋行中調用這些相同的未解析符號(例如wrapper_dgesvd_)。因爲這些現在被引入到-l someLibrary的左側,所以現在可以用它來解決它們,因此它們被拉入。一旦被拉入,它們現在也可用於在命令行中出現的事情,即對於training_library,所以你以前的問題就會消失。

如何解決這個問題?只是一種猜測,但嘗試改變您CMake行:

target_link_libraries(${PROJECTNAME} ${OpenCV_LIBS} ${ARMADILLO_LIBRARIES} training_library) 

要:

target_link_libraries(${PROJECTNAME} training_library ${OpenCV_LIBS} ${ARMADILLO_LIBRARIES}) 
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是的!這解決了它!非常感謝,我瘋了!謝謝。 – Ilaria