DLIB在嵌入式上编译总结
前言在海思3536上移植DLIB库,用arm-hisiv300-linux-g++编译器。DLIB编译在DLIB下建Build目录,进入。编译脚本如下:cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER:FILEPATH=arm-hisiv300-linux-g++ -DCMAKE_C_COMPILER:FILEPATH=arm-hisiv300-linux-gcc -DCMAKE_BUI
前言
在海思3536上移植DLIB库,用arm-hisiv300-linux-g++编译器。
DLIB编译
在DLIB下建Build目录,进入。编译脚本如下:
cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER:FILEPATH=arm-hisiv300-linux-g++ -DCMAKE_C_COMPILER:FILEPATH=arm-hisiv300-linux-gcc -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=RELEASE -DHISIV300=1 -DDLIB_USE_BLAS=1 -DDLIB_USE_LAPACK=1
-DDLIB_USE_BLAS=1:寻找OPENBLAS,详细后面说明。
-DHISIV300=1:因为我在同一份代码里面除了交叉编译以外,还用VS2015编译WINDOWS版本,便于调试。HISIV300用来区分是否嵌入式交叉编译,在根CMakeLists.txt里的脚本如下:
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12)
if (HISIV300)
message("configure hisiv300")
#add_compile_options(-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations)
add_compile_options(-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations)
#add_compile_options(-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=hard -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations)
add_compile_options(-D_GLIBCXX_USE_C99)
endif()
add_subdirectory(dlib)
也尝试各种浮点编译选项,最后用的这是性能最好的。
因为DLIB编译需要C++11,HISIV300编译器对C++11支持还不是很好,要修改如下:
加-D_GLIBCXX_USE_C99这个宏解决std::to_string等函数找不到的问题。
添加如下声明:
#ifndef _WIN32
#define DLIB_USE_BLAS
namespace std
{
double round(double f);
float erfc(float f);
}
#endif
这两个接口声明找不到,也试了TR1宏,没搞定,就直接声明了。
- exception_ptr很多接口链接时找不到,只能自己实现
#ifdef LINUX
#include <exception>
namespace std
{
namespace __exception_ptr
{
exception_ptr::exception_ptr()
:_M_exception_object(0)
{}
exception_ptr::~exception_ptr()
{}
exception_ptr::exception_ptr(const exception_ptr& e)
:_M_exception_object(e._M_exception_object)
{}
exception_ptr& exception_ptr::operator=(const exception_ptr& e)
{
_M_exception_object = e._M_exception_object;
return *this;
}
void exception_ptr::swap(exception_ptr& e)
{
void* tmp = _M_exception_object;
_M_exception_object = e._M_exception_object;
e._M_exception_object = tmp;
}
}
//__thread exception_ptr g_cur_e;
exception_ptr current_exception()
{
return exception_ptr();
}
void rethrow_exception(exception_ptr e)
{
throw std::exception();
}
}
#endif
openblas编译
-DDLIB_USE_BLAS=1查找OPENBLAS库,用来优化矩阵运行。下面开始编译OPENBLAS库。
make TARGET=ARMV7 ARM_SOFTFP_ABI=1 HOSTCC=gcc CC=arm-hisiv300-linux-gcc NOFORTRAN=1
打开OPENMP开关作用不是很大,OPENBLAS默认2个线程工作。如果改成4个性能会变的很差,不确定原因。
将编译后的.a,改成libopenblas.a。修改DLIB查找openblas库的路径。
在dlib/cmake_utils/cmake_find_blas.txt,做如下修改:
set(extra_paths
/usr/lib64
/usr/lib64/atlas-sse3
/usr/lib64/atlas-sse2
/usr/lib64/atlas
/usr/lib
/usr/lib/atlas-sse3
/usr/lib/atlas-sse2
/usr/lib/atlas
/usr/lib/openblas-base
/opt/OpenBLAS/lib
~/code/dlib
$ENV{OPENBLAS_HOME}/lib
)
tcmalloc编译
用来优化内存分配。
下载gperftools代码,先运行./autogen.sh,可能需要安装autoreconf、libtool连个工具。
然后:
./configure CC=arm-hisiv300-linux-gcc CXX=arm-hisiv300-linux-g++ --host=arm-linux CFLAGS="-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations" CXXFLAGS="-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations" --disable-cpu-profiler --disable-heap-profiler --disable-heap-checker --disable-debugalloc --enable-minimal
生成后的.a为libtcmalloc_minimal.a,可以改成libtcmalloc.a。
生成可执行文件时,在所有链接的.a的最后面加入“-ltcmalloc”。
总结
这一波优化,在3536上,450*600分辨率的图片,特征提取用时170ms/张,而人脸检测用时300ms/张。
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