MATLAB编码器:我如何构建英特尔MKL-DNN库深度学习c++代码生成和部署?

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比尔周 2019年2月27日

评论道: Praveen Kumar Gajula 2021年9月24日15:40

答:接受比尔周

我看到一些深度学习网络支持代码生成使用MATLAB编码器:金宝app

深入学习网络和层支持c++代码生成金宝app

我想从我的深入学习网络生成代码(如AlexNet、GoogLeNet ResNet, SqueezeNet, VGG-16/19,等等)上运行英特尔cpu使用MATLAB编码器和英特尔MKL-DNN图书馆。这样做的步骤是什么?

接受的答案

比尔周 2019年2月27日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_363063

编辑:比尔周 2021年7月27日

注意:以下适用于R2018b, R2019a, R2019b版本的MATLAB编码器和MKL-DNN v0.14描述在这里。更新的版本,请参阅下面的下一个回答。

背景

生成并运行深度学习c++代码,您必须英特尔数学内核库深层神经网络(英特尔MKL-DNN)。不使用预构建图书馆因为一些必需的文件丢失。相反,从源代码构建图书馆。

下面描述了为MKL-DNN在Windows和Linux平台上构建指令。

Windows MKL-DNN构建指令

遵循这些指令,获得推荐的编译器和IDE:

微软Visual Studio 2017
英特尔从英特尔并行c++编译器18.0工作室

这些说明假设使用Microsoft Visual Studio IDE和编译器。cmake也是必需的。

1。下载MKL-DNN源代码版本0.14(可用 https://github.com/oneapi-src/oneDNN/archive/refs/tags/v0.14.zip MATLAB编码器)所需的发布文档所示( //www.tatmou.com/help/releases/R2019b/coder/ug/prerequisites-for-deep-learning-with-matlab-coder.html )。

2。将源代码解压到一个文件夹,MKLDNN。从MKLDNN文件夹,从命令提示符,输入:

                         cd脚本
                        
                         。\ prepare_mkl.bat
                        
                         cd。。

这将创建这些库在MKLDNN \ lib \外部\ mklml_win_ *:

libiomp5md.dll
libiomp5md.lib
mklml.dll
mklml.lib

3所示。从MKLDNN文件夹中运行这些命令:

                         mkdir- p构建
                        
                         cd构建
                        
                         cmake- g“Visual Studio 15 2017 Win64”. .

这将创建/构建这个Visual Studio解决方案文件:

英特尔MKL-DNN.sln (R)

4所示。在Visual Studio中打开解决方案文件。设置解决方案配置下拉, 释放。点击构建>构建解决方案。这将创建这些库MKLDNN \构建\ src \发布:

mkldnn.dll
mkldnn.lib

复制这些库和C:\Program Files\mkl-dnn\lib.第2步中生成的库

注意,在Windows®操作系统,允许特殊字符和空格的路径只有8.3文件名被启用。如果不启用,取代“C: \ Program Files \ mkl-dnn \ lib”的路径不包含一个空格。8.3文件名称的更多信息,请参阅Windows文档。

从MKLDNN \包括C:\Program Files\mkl-dnn\复制下列文件包括:

mkldnn.h
mkldnn.hpp
mkldnn_debug.h
mkldnn_types.h

5。将MATLAB环境变量设置INTEL_MKLDNN C:\Program Files\mkl-dnn.从MATLAB命令窗口中,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,“C: \ Program Files \ mkl-dnn \”)

C:\Program Files\mkl-dnn\lib添加到PATH变量。

                         setenv (“路径”,采用“INTEL_MKLDNN”)filesep“自由”pathsep getenv (“路径”)))
                        

6。如果你没有这么做,你也应该为Windows设置环境变量。从Windows命令提示符,输入:

集路径=% %路径;C:\Program Files\mkl-dnn\

Linux MKL-DNN构建指令

遵循这些指令,获得推荐的编译器:

GNU C g + + + + 11的金宝app支持

cmake也是必需的。

1。下载MKL-DNN源代码版本0.14(可用 https://github.com/oneapi-src/oneDNN/archive/refs/tags/v0.14.tar.gz MATLAB编码器)所需的发布文档所示( //www.tatmou.com/help/releases/R2019b/coder/ug/prerequisites-for-deep-learning-with-matlab-coder.html )。

2。将源代码解压到一个文件夹,MKLDNN。从MKLDNN文件夹,从命令提示符,输入:

                         cd脚本
                        
                         修改文件权限+ x prepare_mkl.sh
                        
                         。/ prepare_mkl.sh

这将创建这些库在MKLDNN /外部/ mklml_lnx_ * / lib:

                         libiomp5.so
                        
                         libmklml_intel.so。

3所示。从MKLDNN文件夹中运行这些命令:

4所示。这下创建这些库MKLDNN /构建/ src:

libmkldnn.so
libmkldnn.so.0
libmkldnn.so.0.14.0。

在步骤2中复制这些库和thelibraries生成/usr/local/mkl-dnn/lib.

从MKLDNN复制下列文件/包括/usr/local/mkl-dnn/include:

mkldnn.h
mkldnn.hpp
mkldnn_debug.h
mkldnn_types.h

5。将MATLAB环境变量设置INTEL_MKLDNN /usr/local/mkl-dnn.从MATLAB命令窗口中,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,”/usr/local/mkl-dnn”)

/usr/local/mkl-dnn/lib添加到PATH变量:

                         setenv (“LD_LIBRARY_PATH”,采用“INTEL_MKLDNN”)filesep“自由”pathsep getenv (“LD_LIBRARY_PATH”)));
                        

如果你没有这么做,你也应该为Linux设置环境变量。使用Linux语法在Linux终端设置变量LD_LIBRARY_PATH /usr/local/mkl-dnn/lib,和环境变量INTEL_MKLDNN /usr/local/mkl-dnn.

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比尔周 2021年5月13日

2
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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_699143

编辑:比尔周 2021年5月18日

注意:以下适用于R2021a和MATLAB编码器和MKL-DNN v1.4更新版本的发布在这里。更新的版本,请参阅下面的下一个回答。

注意:英特尔最近改名为图书馆MKL-DNN oneDNN,所以我们使用MKL-DNN和oneDNN互换。

背景

下面描述了为MKL-DNN在Windows和Linux平台上构建指令。

从源代码构建英特尔MKL-DNN库,您必须:

操作系统与英特尔64架构的支持金宝app
与c++ 11标准c++编译器的支持金宝app
CMake 2.8.11或更高版本

Windows MKL-DNN构建指令

c++编译器要求:

微软Visual c++ 14.0 (Visual Studio 2015更新3)
如果你编译错误而构建MKL-DNN使用MSVC 19.16版。xx或更新的

1。从这个链接下载MKL-DNN v1.4源代码( https://github.com/oneapi-src/oneDNN/archive/v1.4.zip )和提取源代码。这个动作创建文件夹 onednn - 1.4 。

2。在Windows命令行,改变当前目录 onednn - 1.4 。生成一个微软Visual Studio解决方案”英特尔MKL-DNN (R)。sln”通过运行这些命令:

                        mkdir构建
                       
                        cd构建
                       
                        cmake- g“Visual Studio 15 2017 Win64”. .

3所示。改变当前目录 onednn - 1.4 \构建。运行这个命令:

cmake——构建。——配置版本

这个动作在文件夹中创建这些库 onednn - 1.4 \制造\ src \释放 :

dnnl.lib
dnnl.dll

复制这些生成的库 C:\Program Files\mkl-dnn\lib 。

在Windows操作系统中,允许特殊字符和空格的路径只有8.3文件名被启用。如果不启用,替换 C:\Program Files\mkl-dnn\lib 的路径不包含空格。8.3文件名称的更多信息,请参阅Windows文档。

包含文件的副本 onednn - 1.4 \包括和 onednn - 1.4 \制造\包括来 C:\Program Files\mkl-dnn\include 。

4所示。MATLAB环境变量设置 INTEL_MKLDNN 来 C:\Program Files\mkl-dnn 。在MATLAB命令提示符,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,“C: \ Program Files \ mkl-dnn”)

添加 C:\Program Files\mkl-dnn\lib PATH变量,运行:

                        setenv (“路径”,采用“INTEL_MKLDNN”)filesep“自由”pathsep getenv (“路径”)))
                       

5。如果你已经没有这么做,你必须设置一个环境变量窗口。在Windows命令行,输入:

集路径=% %路径;C:\Program Files\mkl-dnn\lib

此外,创建和设置 INTEL_MKLDNN 环境变量在Windows指向 C:\Program Files\mkl-dnn 。

Linux MKL-DNN构建指令

c++编译器要求:

安装任何一个GNU编译器版本的GNU compiler Collection。包括版本4.8,5.4,6.1,7.2和8.1。

1。从这个链接下载MKL-DNN v1.4源代码( https://github.com/oneapi-src/oneDNN/archive/v1.4.tar.gz )和运行此命令提取源代码的Linux终端:

焦油-xvzf oneDNN-1.4.tar.gz

这个动作创建文件夹 onednn - 1.4 。

2。生成makefile进行编译,运行这些命令的终端 onednn - 1.4 文件夹:

                        mkdir- p构建
                       
                        cd构建
                       
                        cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE =释放. .

3所示。建立图书馆,在终端的运行此命令 onednn - 1.4 /构建文件夹:

使- j

这些命令创建这些库的文件夹 onednn - 1.4 /构建/ src :

libdnnl.so
libdnnl.so.1
libdnnl.so.1.4

这些库复制到 /usr/local/mkl-dnn/lib 。

包含文件的副本 onednn - 1.4 /包括和 onednn - 1.4 /构建/包括来 /usr/local/mkl-dnn/include 。

4所示。MATLAB环境变量设置 INTEL_MKLDNN 来 /usr/local/mkl-dnn 。在MATLAB命令行,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,”/usr/local/mkl-dnn”)

5。添加 /usr/local/mkl-dnn/lib 到路径变量:

                        setenv (“LD_LIBRARY_PATH”,采用“INTEL_MKLDNN”)filesep“自由”pathsep getenv (“LD_LIBRARY_PATH”)));
                       

如果你已经没有这么做,你必须为Linux设置环境变量。使用Linux的Linux终端设置变量的语法 LD_LIBRARY_PATH 来 /usr/local/mkl-dnn/lib 和环境变量 INTEL_MKLDNN 来 /usr/local/mkl-dnn 。

macOS MKL-DNN构建指令

c++编译器要求:

安装支持Xcod金宝appe版本中描述//www.tatmou.com/金宝appsupport/requirements/supported-compilers.html。

1。从这个链接下载MKL-DNN v1.4源代码( https://github.com/oneapi-src/oneDNN/archive/v1.4.tar.gz 通过运行这个命令)和提取源代码终端:

焦油-xvzf oneDNN-1.4.tar

这个动作创建文件夹 onednn - 1.4 。

2。macOS叮当声编译器并不附带OpenMP。得到OpenMP启用mkldnn库,您必须安装酿造和libomp:

a。主机mac电脑上安装家酿啤酒通过运行这个命令在bash终端

                        /usr/bin/ruby - e“$ (curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)”
                       

b。安装OpenMP利用酿造用命令:

美元(BREW_INSTALL_PATH) /酿造安装libomp

3所示。生成makefile进行编译,运行这些命令的终端 onednn - 1.4 文件夹:

                        mkdir- p构建
                       
                        cd构建
                       
                        美元(CMAKE_INSTALL_PATH) cmake . .-DOpenMP_CXX_FLAGS =“-Xclang -fopenmp - i (OMP_INSTALL_PATH) /美元包括“-DOpenMP_C_FLAGS =“-Xclang -fopenmp - i (OMP_INSTALL_PATH) /美元包括“-DOpenMP_CXX_LIB_NAMES = libomp -DOpenMP_C_LIB_NAMES = libomp -DOpenMP_libomp_LIBRARY =美元(OMP_INSTALL_PATH) / lib / libomp。dylib -DCMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS =“- l (OMP_INSTALL_PATH) / lib -lomp美元”

4所示。建立图书馆,在终端的运行此命令 onednn - 1.4 /建立文件夹 :

使- j

这些命令创建这些库的文件夹 onednn - 1.4 /构建/ src :

libdnnl.dylib
libdnnl.1.dylib
libdnnl.1.4.dylib

这些库复制到 /usr/local/mkl-dnn/lib 。

包含文件的副本 onednn - 1.4 /包括来 /usr/local/mkl-dnn/include 。

5。复制OpenMP MKL-DNN所需的依赖项:

OpenMP图书馆美元(OMP_INSTALL_PATH) / lib来/usr/local/mkl-dnn/lib
OpenMP包括文件从(OMP_INSTALL_PATH) /包括美元来/usr/local/mkl-dnn/include

6。OpenMP库路径很难约束mkldnn图书馆。列出这个硬绑定,运行以下命令:

otool- l libdnnl.dylib

7所示。这硬绑定路径必须改变的可移植性和其他mac机器。要做到这一点,运行:

                        install_name_tool改改/usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib @rpath / libomp。dylib libdnnl.1.dylib
                       
                        install_name_toolid“@rpath / libomp。dylib”libomp.dylib

改变, rpath 允许的可移植性 mkldnn / OpenMP 图书馆和其他mac机器。这可以避免任何运行时链接问题。

8。MATLAB环境变量设置 INTEL_MKLDNN 来 /usr/local/mkl-dnn 。在MATLAB命令行,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,”/usr/local/mkl-dnn”)

7评论
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Bhaskar Patrayadi 2021年6月16日

嗨 @Gulin Sayal ,

反复核对是否正确下载并提取oneDNN文件夹。使用下面的命令做同样的。

从这个链接下载MKL-DNN v1.4源代码(https://github.com/oneapi- src / oneDNN /归档/ v1.4.zip)和提取源代码。这个动作创建文件夹onednn - 1.4。

我见过CMakeLists。txt onednn - 1.4文件夹中。这个文件可以看到如下所示的快照。

确保你运行cmake的具体步骤。从构建目录创建构建目录并运行cmake。

                             mkdir构建
                            
                             cd构建

如果你不确定您所使用的编译器/ visual studio,运行

                             cmake。。
                            
                             cmake——构建。——配置版本

如果您使用的是“Visual Studio 15 2017 Win64”使用,

                             cmake- g“Visual Studio 15 2017 Win64”. .
                            
                             cmake——构建。——配置版本

别的,如果您正在使用任何其他版本,如“Visual Studio 2019”使用,

                             cmake- g“Visual Studio 2019”. .
                            
                             cmake——构建。——配置版本

我能够重现这个问题提到当我运行cmake没有进入构建目录。

Junyu全 2021年8月13日

嗨,比尔。

我跟着你的教程完成所有的操作,但仍有一些错误。

和p - code .....似乎是空的

你知道为什么会这样?

顺便说一下。在步骤4和5的代码不工作,所以我添加环境变量在系统设置

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比尔周 2020年6月11日

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编辑:比尔周 2021年5月13日

注意:以下适用于R2020a和R2020b版本的MATLAB编码器和MKL-DNN v1.0 在这里。更新的版本,请参阅下面的下一个回答。

注意:英特尔最近改名为图书馆MKL-DNN oneDNN,所以我们使用MKL-DNN和oneDNN互换。

背景

下面描述了为MKL-DNN在Windows和Linux平台上构建指令。

从源代码构建英特尔MKL-DNN库,您必须:

操作系统与英特尔64架构的支持金宝app
与c++ 11标准c++编译器的支持金宝app
CMake 2.8.11或更高版本

Windows MKL-DNN构建指令

c++编译器要求:

微软Visual c++ 14.0 (Visual Studio 2015更新3)
如果你面对编译错误而构建MKL-DNN,请使用MSVC编译器19.16版。xx或更新的

1。下载mkldnn v1.0源代码的链接( https://github.com/oneapi-src/oneDNN/archive/v1.0.zip )和提取源代码。这个动作创建文件夹 onednn - 1.0 。

2。生成一个微软Visual Studio解决方案”英特尔MKL-DNN (R)。sln”通过运行这些命令在命令行 onednn - 1.0 文件夹:

                        mkdir构建
                       
                        cd构建
                       
                        cmake- g“Visual Studio 15 2017 Win64”. .

3所示。运行以下命令在命令行 onednn - 1.0 \构建文件夹:

cmake——构建。——配置版本

这个动作在文件夹中创建这些库 onednn - 1.0 \制造\ src \释放 :

mkldnn.lib
mkldnn.dll

复制这些生成的库 C:\Program Files\mkl-dnn\lib 。

注意,在Windows操作系统中,允许特殊字符和空格的路径只有8.3文件名被启用。如果不启用,替换 C:\Program Files\mkl-dnn\lib 的路径不包含一个空格。8.3文件名称的更多信息,请参阅Windows文档。

包含文件的副本 onednn - 1.0 \包括和 onednn - 1.0 \制造\包括来 C:\Program Files\mkl-dnn\include 。

4所示。MATLAB环境变量设置 INTEL_MKLDNN 来 C:\Program Files\mkl-dnn 。在MATLAB命令提示符,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,“C: \ Program Files \ mkl-dnn”)

添加 C:\Program Files\mkl-dnn\lib 到路径变量。

                        setenv (“路径”,采用“INTEL_MKLDNN”)filesep“自由”pathsep getenv (“路径”)))
                       

5。如果你已经没有这么做,你必须设置一个环境变量窗口。在Windows命令提示符,输入:

集路径=% %路径;C:\Program Files\mkl-dnn\lib

创建和设置 INTEL_MKLDNN 环境变量指向的窗户 C:\Program Files\mkl-dnn

Linux MKL-DNN构建指令

c++编译器要求:

安装任何一个GNU编译器版本的GNU compiler Collection 4.8, 5.4, 6.1, 7.2和8.1

1。下载mkldnn v1.0源代码的链接( https://github.com/oneapi-src/oneDNN/archive/v1.0.tar.gz 通过运行这个命令)和提取源代码终端:

焦油-xvzf oneDNN-1.0.tar.gz

这个动作创建文件夹 onednn - 1.0 。

2。生成makefile进行编译,运行这些命令的终端 onednn - 1.0 文件夹:

                        mkdir- p构建
                       
                        cd构建
                       
                        cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE =释放. .

3所示。建立图书馆,在终端的运行此命令 onednn - 1.0 /构建文件夹:

使- j

这些命令创建这些库的文件夹 onednn - 1.0 /构建/ src :

libmkldnn.so
libmkldnn.so.0
libmkldnn.so.1.0.0.0

这些库复制到 /usr/local/mkl-dnn/lib 。

包含文件的副本 onednn - 1.0 /包括和 onednn - 1.0 /构建/包括来 /usr/local/mkl-dnn/include 。

4所示。MATLAB环境变量设置 INTEL_MKLDNN 来 /usr/local/mkl-dnn 。在MATLAB命令提示符,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,”/usr/local/mkl-dnn”)

5。添加 /usr/local/mkl-dnn/lib 到路径变量:

                        setenv (“LD_LIBRARY_PATH”,采用“INTEL_MKLDNN”)filesep“自由”pathsep getenv (“LD_LIBRARY_PATH”)));
                       

macOS MKL-DNN构建指令(R2020b和更新)

c++编译器要求:

安装支持Xcod金宝appe版本中提到的//www.tatmou.com/support/requirements/supported-compilers.html

1。从链接和下载mkldnn v1.0源代码提取源代码通过运行这个命令终端:

焦油-xvzf mkl-dnn-1.0.tar.gz

这个动作创建文件夹 mkl - - 1.0款。

2。macOS叮当声编译器并不附带OpenMp。有一个OpenMp启用mkldnn图书馆,我们需要安装啤酒,libomp

。家酿啤酒安装在主机mac电脑用下面命令使用bash终端

                        /usr/bin/ruby - e“$ (curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)”
                       

b。安装OpenMp使用酿造与命令

美元(BREW_INSTALL_PATH) /酿造安装libomp

3所示。生成makefile进行编译,运行这些命令的终端mkl - - 1.0款文件夹:

                        mkdir- p构建
                       
                        cd构建
                       
                        美元(CMAKE_INSTALL_PATH) cmake . .-DOpenMP_CXX_FLAGS =“-Xclang -fopenmp - i (OMP_INSTALL_PATH) /美元包括“-DOpenMP_C_FLAGS =“-Xclang -fopenmp - i (OMP_INSTALL_PATH) /美元包括“-DOpenMP_CXX_LIB_NAMES = libomp -DOpenMP_C_LIB_NAMES = libomp -DOpenMP_libomp_LIBRARY =美元(OMP_INSTALL_PATH) / lib / libomp。dylib -DCMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS =“- l (OMP_INSTALL_PATH) / lib -lomp美元”

这些命令在文件夹中创建这些库mkl - - 1.0 /构建/ src款:

libmkldnn.dylib
libmkldnn.0.dylib
libmkldnn.1.0.0.0.dylib

这些库复制到 /usr/local/mkl-dnn/lib 。

包含文件的副本 mkld - - 1.0款/包括来 /usr/local/mkl-dnn/include 。

4所示。复制OpenMp mkldnn所需的依赖项

OpenMP图书馆美元(OMP_INSTALL_PATH) / lib来/usr/local/mkl-dnn/lib
OpenMP包括文件从(OMP_INSTALL_PATH) /包括美元来/usr/local/mkl-dnn/include

5。OpenMp hardbinded mkldnn库库路径。下面的命令将列出这方面

otool- l libmkldnn.dylib

6。这硬绑定路径必须改变的可移植性和其他mac机器。使用下面的命令

                        install_name_tool改改/usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib @rpath / libomp。dylib libmkldnn.0.dylib
                       
                        install_name_toolid“@rpath / libomp。dylib”libomp.dylib

改变以rpath将使可移植性mkldnn / OpenMP图书馆不同的mac机。这可以避免任何运行时链接问题。

7所示。设置MATLAB环境变量INTEL_MKLDNN /usr/local/mkl-dnn.在MATLAB命令提示符,输入:

setenv (“INTEL_MKLDNN”,”/usr/local/mkl-dnn”)

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保安族余 2020年11月17日

我有一个问题关于MATLAB在windows 2020安装指南:

在折叠建库文件 onednn - 1.0 。应该复制到 C:\Program Files\mkl-dnn

我应该做的是创建mkl-dnn / lib和mkl-dnn /包含文件然后复制文件分开建于onednn - 1.0 mkl-dnn / lib和mkl-dnn /包括什么?但是它不起作用(下面的错误,似乎mkl-dnn没有正确安装),也许是因为我使用了MATLAB 2020 b吗?我安装2020……

                             使模拟目标“deployment_C_2_sfun”,…
                            
                             错误:“agentData1”做名字不是一个类型
                            
                             agentData1。mat_policy_9_1_1_1_1_1_1_1_锚;
                            
                             ^ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
                            
                             (deployment_C_2_sfun gmake: * * *。obj)错误1
                            
                             组件:使|类别:错误
                            
                             不能创建墨西哥人“deployment_C_2_sfun函数。模拟所需mexw64”。
                            
                             组件:仿真软件|类别金宝app:模型误差

我还检查我mkl-dnn文件安装在anaconda3,还有本苍蝇和许可证!在我安装有什么问题吗? ? ?

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在Anaconda3 mkl-dnn

提前谢谢! ! !

Praveen Kumar Gajula 2021年8月16日

嗨Junyu,

您需要创建文件夹“mkl-dnn”,“自由”和复制库 C:\Program Files\mkl-dnn\lib 。

谢谢,

Praveen

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小琪 2020年1月9日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_409408

嗨,比尔。

我相信你的步骤需要更新,因为在github mkl-dnn图书馆改变。我不能使它工作按照你的步骤。

谢谢

查理

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比尔周 2020年6月11日

请参见下面更新MKL-DNN v1.0的指令。

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Sviatoslav绝 2020年2月4日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_413683

我有这样一个错误:未定义的函数或变量“IsAvx512Proc”。

我认为,如果英特尔proc不支持Avx512那么它将只使用Avx2。金宝app它有意义吗?有人试着MKL-DNN英特尔i5 - 8265 u ?

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Praveen Kumar Gajula 2020年2月7日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_414255

嗨Sviatoslav,

很抱歉听到你正面临的问题。

你是对的,如果英特尔proc不支持Avx512 mkldnn应该使用Avx2。金宝app

和处理器i5 - 8265 u应该能够使用mkldnn出任何问题。

有一个包从我们结束安装程序问题,没有船“IsAvx512Proc”方法。因此你看到这个错误。你能让我知道是您正在使用MATLAB版本和你做了任何最近的升级。

谢谢你！

Praveen。

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Tohru Kikawada 2020年5月3日

我认为你需要设置你建立前的c++编译器。请尝试墨西哥人设置c++ 。以下链接解释更多的细节。

//www.tatmou.com/help/matlab/matlab_external/choose-c-or-c-compilers.html

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Praveen Kumar Gajula 2020年3月14日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_420084

你好,

从这张图片错误还不清楚。你能分享我们的错误报告。

你可以MATLAB版本细节和例子分享链接,你尝试。

谢谢你！

Praveen。

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莎拉alamri 2020年3月15日

report.mat

这是在附件的报告错误

我用Matlab R2019b

我也想这个指令安装mkl款

https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/setup-buildmkldnn-vs17

和你的指令,但没有工作

我也尝试了所有示例中matlab相关网站,YOLO代码genrator意思. .所有同样的错误

我想从这是将所有代码”,包含一个yolo探测器”意思到C所以我可以将它与一个android应用程序。

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Praveen Kumar Gajula 2020年3月16日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_420279

因为mkldnn的编译错误。进行文件未找到。

“c: \ \女巫\用户文档\ matlab \ \ r2019b \ deeplearning_shared例子\ yolov2objectdetectionusingintelmkldnnexample \ codegen \墨西哥人\ yolov2_detection \ MWCNNLayerImpl.hpp(10):致命错误C1083:不能打开包含文件:“mkldnn。高压泵:没有这样的文件或目录

”

你能检查如果你设置INTEL_MKLDNN路径正确步骤所-

setenv (“INTEL_MKLDNN”、“C: \ Program Files \ mkl-dnn \”)

还可以确保没有空格的文件夹

你在哪里尝试codegen。
MKLDNN库驻留的地方。

谢谢你！

Praveen。

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Praveen Kumar Gajula 2020年3月16日

我们尝试相同的例子,发现相同的日志你如果我们不设置INTEL_MKLDNN路径。

现在你看到日志记录出现在withOutMKLDNNPath相似。txt INTEL_MKLDNN不是在MATLAB中设置的地方。如果你把它适当地你应该看到类似withMKLDNNPATH的日志

谢谢你！

Praveen。

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莎拉alamri 2020年3月17日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep answer_420602

编辑:莎拉alamri 2020年3月17日

report2.mat

现在我在附件使用matlab R2019b这个错误

并使用matlab R2019a这个错误

                        ? ? ?错误网络yoloV2CatDetector_0生成代码。代码生成的
                       
                        YOLOv2TransformLayeryolov2Transform不支持mkldn金宝appn目标。看文档
                       
                        为一个列表每个目金宝app标的支持层。

我使用mkldnn V0.14

我也安装了minGW 15,17我相信它支持openMP金宝app