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不使用cmake搭建环境 #1521

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arkerman opened this issue May 11, 2024 · 21 comments
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不使用cmake搭建环境 #1521

arkerman opened this issue May 11, 2024 · 21 comments

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@arkerman
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Env

  • GPU : 3080laptop
  • Win10
  • Cuda 11.3
  • TensorRT 8.2.4.2

About this repo

yolov5

Your problem

能不能使用vs2019新建一个空项目，单独在解决方案属性中的debug和release模式下配置环境？

我这样尝试了。


VC++目录   -->  包含目录  -->  D:\libtorch_opencv_cuda\opencv460\opencv\build\include\opencv2
                         -->  D:\libtorch_opencv_cuda\opencv460\opencv\build\include
                         -->  D:\libtorch_opencv_cuda\v11.3\include
                         -->  D:\libtorch_opencv_cuda\tensorrt\include

          -->  库目录  -->  D:\libtorch_opencv_cuda\opencv460\opencv\build\x64\vc15\lib
                      -->  D:\libtorch_opencv_cuda\v11.3\lib\x64
                      -->  D:\libtorch_opencv_cuda\tensorrt\lib


连接器         -->   输入     -->   nvinfer.lib
                                   nvinfer_plugin.lib
                                   nvonnxparser.lib
                                   nvparsers.lib
                                   cublas.lib
                                   cublasLt.lib
                                   cuda.lib
                                   cudadevrt.lib
                                   cudart.lib
                                   cudart_static.lib
                                   cudnn.lib
                                   cudnn64_8.lib
                                   cudnn_adv_infer.lib
                                   cudnn_adv_infer64_8.lib
                                   cudnn_adv_train.lib
                                   cudnn_adv_train64_8.lib
                                   cudnn_cnn_infer.lib
                                   cudnn_cnn_infer64_8.lib
                                   cudnn_cnn_train.lib
                                   cudnn_cnn_train64_8.lib
                                   cudnn_ops_infer.lib
                                   cudnn_ops_infer64_8.lib
                                   cudnn_ops_train.lib
                                   cudnn_ops_train64_8.lib
                                   cufft.lib
                                   cufftw.lib
                                   curand.lib
                                   cusolver.lib
                                   cusolverMg.lib
                                   cusparse.lib
                                   nppc.lib
                                   nppial.lib
                                   nppicc.lib
                                   nppidei.lib
                                   nppif.lib
                                   nppig.lib
                                   nppim.lib
                                   nppist.lib
                                   nppisu.lib
                                   nppitc.lib
                                   npps.lib
                                   nvblas.lib
                                   nvjpeg.lib
                                   nvml.lib
                                   nvptxcompiler_static.lib
                                   nvrtc.lib
                                   OpenCL.lib
                                   opencv_world460d.lib
                                   D:\libtorch_opencv_cuda\NVIDIA Corporation\NvToolsExt\lib\x64\nvToolsExt64_1.lib

然后我把源文件和头文件加了进来

头文件-->calibrator.h
           -->config.h
           -->cuda_utils.h
           -->dirent.h
           -->logging.h
           -->macros.h
           -->model.h
           -->postprocess.h
           -->preprocess.h
           -->types.h
           -->utils.h
           -->yololayer.h

源文件-->calibrator.cpp
           -->model.cpp
           -->postprocess.cpp
           -->preprocess.cu
           -->yololayer.cu
           -->yolov5_det.cpp

但是还是会产生报错：

严重性	代码	说明	项目	文件	行	禁止显示状态
错误	MSB3721	命令“"D:\libtorch_opencv_cuda\v11.3\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_86,code=\"sm_86,compute_86\" --use-local-env -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.24.28314\bin\HostX86\x64" -x cu   -ID:\libtorch_opencv_cuda\v11.3\include -ID:\libtorch_opencv_cuda\v11.3\include  -G   --keep-dir x64\Debug  -maxrregcount=0  --machine 64 --compile -cudart static  -g  -D_DEBUG -D_CONSOLE -D_UNICODE -DUNICODE -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /Fdx64\Debug\vc142.pdb /FS /Zi /RTC1 /MDd " -o x64\Debug\yololayer.cu.obj "E:\dl\c++\yolov5_trtx\yolov5_trtx\yololayer.cu"”已退出，返回代码为 1。	yolov5_trtx	C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA 11.3.targets	785

我这是哪里搭建错了吗？希望得到指点
@arkerman
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还有三处关于yololayer的plugin的报错

严重性	代码	说明	项目	文件	行	禁止显示状态
错误		cannot define dllimport entity	yolov5_trtx	E:\dl\c++\yolov5_trtx\yolov5_trtx\yololayer.cu	234	

严重性	代码	说明	项目	文件	行	禁止显示状态
错误		member "nvinfer1::YoloPluginCreator::mFC" may not be initialized	yolov5_trtx	E:\dl\c++\yolov5_trtx\yolov5_trtx\yololayer.cu	234	

严重性	代码	说明	项目	文件	行	禁止显示状态
错误		cannot define dllimport entity	yolov5_trtx	E:\dl\c++\yolov5_trtx\yolov5_trtx\yololayer.cu	235

@arkerman
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这几天找了些资料尝试了下，总结了下面的步骤能不借助CMake就能编译通过并跑通；希望对大家有用。

  • 先把tensorrtx库中yolov5的代码下载下来，包括.h文件、cpp文件和.cu文件；

  • 新建一个空的C++项目，按头文件和源文件把上面下载的代码文件按现有项添加进项目；

  • 按照debug和release模式配置opencv、tensorrt和cuda环境；

  • 右击项目名称，选择生成依赖项===>生成自定义把CUDA11.3target勾选上；

  • 把带有cuda代码的.cpp文件和.cu文件右击属性===>项类型===>选择CUDA C/C++

  • 右击项目名称，C/C++===>命令行添加/D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS；

  • 选择CUDA C/C++===>命令行添加%(AdditionalOptions) -std=c++11 -Xcompiler="/EHsc -Ob2"%(AdditionalOptions) -DAPI_EXPORTS；

  • 链接器===>命令行添加%(AdditionalOptions) /machine:x64；

  • CUDA Linker===>命令行添加-forward-unknown-to-host-compiler -Wno-deprecated-gpu-targets。

@ningjianfeng
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这几天找了些资料尝试了下，总结了下面的步骤能不借助CMake就能编译通过并跑通；希望对大家有用。

  • 先把tensorrtx库中yolov5的代码下载下来，包括.h文件、cpp文件和.cu文件；
  • 新建一个空的C++项目，按头文件和源文件把上面下载的代码文件按现有项添加进项目；
  • 按照debug和release模式配置opencv、tensorrt和cuda环境；
  • 右击项目名称，选择生成依赖项===>生成自定义把CUDA11.3target勾选上；
  • 把带有cuda代码的.cpp文件和.cu文件右击属性===>项类型===>选择CUDA C/C++
  • 右击项目名称，C/C++===>命令行添加/D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS；
  • 选择CUDA C/C++===>命令行添加%(AdditionalOptions) -std=c++11 -Xcompiler="/EHsc -Ob2"%(AdditionalOptions) -DAPI_EXPORTS；
  • 链接器===>命令行添加%(AdditionalOptions) /machine:x64；
  • CUDA Linker===>命令行添加-forward-unknown-to-host-compiler -Wno-deprecated-gpu-targets。
    你是在windows中使用这个吗

@arkerman
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@ningjianfeng 对的

@ningjianfeng
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@ningjianfeng 对的

你是不使用cmake命令配置然后也能转engine并使用吗

@arkerman
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@ningjianfeng 对的

你是不使用cmake命令配置然后也能转engine并使用吗

转engine文件CMAKE没啥关系吧。得到engine不是由pt->wts->engine么。cmake只是搭建好C++工程环境

@ningjianfeng
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@ningjianfeng 对的

你是不使用cmake命令配置然后也能转engine并使用吗

转engine文件CMAKE没啥关系吧。得到engine不是由pt->wts->engine么。cmake只是搭建好C++工程环境

奥奥，这几天我是一直按照cmake形式编译，但是没有makefile文件产生，导致无法使用make编译。不知道怎么搞了，还有，您使用的那个项目能给我一份吗？我参照着改一下我的项目，通过您这种方式。

@arkerman
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Author

@ningjianfeng 对的

你是不使用cmake命令配置然后也能转engine并使用吗

转engine文件CMAKE没啥关系吧。得到engine不是由pt->wts->engine么。cmake只是搭建好C++工程环境

奥奥，这几天我是一直按照cmake形式编译，但是没有makefile文件产生，导致无法使用make编译。不知道怎么搞了，还有，您使用的那个项目能给我一份吗？我参照着改一下我的项目，通过您这种方式。

我那个项目删除了。你可以按照我这个issue的步骤配一下环境，基本能成功，我这个一步一步写的挺清楚的。

@ningjianfeng
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@ningjianfeng 对的

你是不使用cmake命令配置然后也能转engine并使用吗

转engine文件CMAKE没啥关系吧。得到engine不是由pt->wts->engine么。cmake只是搭建好C++工程环境

奥奥，这几天我是一直按照cmake形式编译，但是没有makefile文件产生，导致无法使用make编译。不知道怎么搞了，还有，您使用的那个项目能给我一份吗？我参照着改一下我的项目，通过您这种方式。

我那个项目删除了。你可以按照我这个issue的步骤配一下环境，基本能成功，我这个一步一步写的挺清楚的。

ok

@ningjianfeng
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@ningjianfeng 对的

你是不使用cmake命令配置然后也能转engine并使用吗

转engine文件CMAKE没啥关系吧。得到engine不是由pt->wts->engine么。cmake只是搭建好C++工程环境

奥奥，这几天我是一直按照cmake形式编译，但是没有makefile文件产生，导致无法使用make编译。不知道怎么搞了，还有，您使用的那个项目能给我一份吗？我参照着改一下我的项目，通过您这种方式。

我那个项目删除了。你可以按照我这个issue的步骤配一下环境，基本能成功，我这个一步一步写的挺清楚的。

ok

对了，大佬，您这是通过这种方式运行程序，您知道如果使用cmake方式进行编译，没有makefile生成的原因吗？还是说在windows中这个方式不能使用，您才采用这个不使用cmake的方式。

@arkerman
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这个我不太清楚，之前我也用过CMAKE在windows上编译成功过。这是我当时的cmakelist，你参考下：

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)

project(yolov5) 

#change to your own path
##################################################
set(OpenCV_DIR "D:\\opencv460\\opencv\\build")  
set(TRT_DIR "E:\\TensorRT-8.2.1.1\\TensorRT-8.2.2.1")  
set(Dirent_INCLUDE_DIRS "E:\\DL_file\\Yolov5_Tensorrt_Win10-master\\include")
##################################################

add_definitions(-std=c++11)
add_definitions(-DAPI_EXPORTS)
option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)

set(THREADS_PREFER_PTHREAD_FLAG ON)
find_package(Threads)

# setup CUDA
find_package(CUDA REQUIRED)
message(STATUS "    libraries: ${CUDA_LIBRARIES}")
message(STATUS "    include path: ${CUDA_INCLUDE_DIRS}")
include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS})
include_directories(${Dirent_INCLUDE_DIRS}) 

#change to your GPU own compute_XX
###########################################################################################
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS};-std=c++11;-g;-G;-gencode;arch=compute_86;code=sm_86)
###########################################################################################

####
enable_language(CUDA)  # add this line, then no need to setup cuda path in vs
####
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)
include_directories(${TRT_DIR}\\include)

# -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED for solving error: identifier "__builtin_ia32_mwaitx" is undefined
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -Wall -Ofast -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED")

# setup opencv
find_package(OpenCV QUIET
    NO_MODULE
    NO_DEFAULT_PATH
    NO_CMAKE_PATH
    NO_CMAKE_ENVIRONMENT_PATH
    NO_SYSTEM_ENVIRONMENT_PATH
    NO_CMAKE_PACKAGE_REGISTRY
    NO_CMAKE_BUILDS_PATH
    NO_CMAKE_SYSTEM_PATH
    NO_CMAKE_SYSTEM_PACKAGE_REGISTRY
)

message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS "    libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")

include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${TRT_DIR}\\lib)

add_executable(yolov5 ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolov5.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.cu ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.h ${PROJECT_SOURCE_DIR}/preprocess.cu) 

target_link_libraries(yolov5 "nvinfer" "nvinfer_plugin")  
target_link_libraries(yolov5 ${OpenCV_LIBS})     
target_link_libraries(yolov5 ${CUDA_LIBRARIES})  
target_link_libraries(yolov5 Threads::Threads)

@ningjianfeng
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这个我不太清楚，之前我也用过CMAKE在windows上编译成功过。这是我当时的cmakelist，你参考下：

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)

project(yolov5) 

#change to your own path
##################################################
set(OpenCV_DIR "D:\\opencv460\\opencv\\build")  
set(TRT_DIR "E:\\TensorRT-8.2.1.1\\TensorRT-8.2.2.1")  
set(Dirent_INCLUDE_DIRS "E:\\DL_file\\Yolov5_Tensorrt_Win10-master\\include")
##################################################

add_definitions(-std=c++11)
add_definitions(-DAPI_EXPORTS)
option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)

set(THREADS_PREFER_PTHREAD_FLAG ON)
find_package(Threads)

# setup CUDA
find_package(CUDA REQUIRED)
message(STATUS "    libraries: ${CUDA_LIBRARIES}")
message(STATUS "    include path: ${CUDA_INCLUDE_DIRS}")
include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS})
include_directories(${Dirent_INCLUDE_DIRS}) 

#change to your GPU own compute_XX
###########################################################################################
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS};-std=c++11;-g;-G;-gencode;arch=compute_86;code=sm_86)
###########################################################################################

####
enable_language(CUDA)  # add this line, then no need to setup cuda path in vs
####
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)
include_directories(${TRT_DIR}\\include)

# -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED for solving error: identifier "__builtin_ia32_mwaitx" is undefined
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -Wall -Ofast -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED")

# setup opencv
find_package(OpenCV QUIET
    NO_MODULE
    NO_DEFAULT_PATH
    NO_CMAKE_PATH
    NO_CMAKE_ENVIRONMENT_PATH
    NO_SYSTEM_ENVIRONMENT_PATH
    NO_CMAKE_PACKAGE_REGISTRY
    NO_CMAKE_BUILDS_PATH
    NO_CMAKE_SYSTEM_PATH
    NO_CMAKE_SYSTEM_PACKAGE_REGISTRY
)

message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS "    libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")

include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${TRT_DIR}\\lib)

add_executable(yolov5 ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolov5.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.cu ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.h ${PROJECT_SOURCE_DIR}/preprocess.cu) 

target_link_libraries(yolov5 "nvinfer" "nvinfer_plugin")  
target_link_libraries(yolov5 ${OpenCV_LIBS})     
target_link_libraries(yolov5 ${CUDA_LIBRARIES})  
target_link_libraries(yolov5 Threads::Threads)

你好，楼主，我使用您的这个代码完成了部署，但是只能使用yolov5s.pt模型，使用我自己.pt模型在wts转engine时显示网络结构有错，您是怎么解决的？另外这个如何让他能够使用摄像头检测？

@arkerman
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你用的什么模型？

@ningjianfeng
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你用的什么模型？
yolov5

@arkerman
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我猜你没有把模型的大小参数加上去
./yolov5_det -s [.wts] [.engine] [n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw]
这是生成engine的命令行，最后需要选一下模型大小的参数

@ningjianfeng
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我猜你没有把模型的大小参数加上去 ./yolov5_det -s [.wts] [.engine] [n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw] 这是生成engine的命令行，最后需要选一下模型大小的参数

我猜你没有把模型的大小参数加上去 ./yolov5_det -s [.wts] [.engine] [n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw] 这是生成engine的命令行，最后需要选一下模型大小的参数

应该不是这个我的生成命令yolov5 -s best.wts best.engine s

@arkerman
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那我就不清楚了

@ningjianfeng
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那我就不清楚了

好吧 谢谢鸡哥

@ningjianfeng
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鸡哥，我在winddows部署的效果感觉是c++的版本，因为不能使用这个开源代码的yolov5trt.py文件。只能使用特定的命令，并且不能使用摄像头实时监测。

@arkerman
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@ningjianfeng 我觉得你可能需要了解下tensortRT部署的流程，包括python代码和C++代码；
关于使用摄像头实时检测，你可以使用opencv里面的camcapture函数（是不是这个函数名我忘了，你可以搜一搜）；
还有就是你需要学会去debugC++的代码，将命令行中的参数写死在代码里，这样可以摆脱特定命令行

@ningjianfeng
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@ningjianfeng 我觉得你可能需要了解下tensortRT部署的流程，包括python代码和C++代码； 关于使用摄像头实时检测，你可以使用opencv里面的camcapture函数（是不是这个函数名我忘了，你可以搜一搜）； 还有就是你需要学会去debugC++的代码，将命令行中的参数写死在代码里，这样可以摆脱特定命令行

ok

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