cmake源碼下載

Ⅰ Cmake是什麼有什麼用在WINDOWS下如何用

CMake是一個比make更高級的編譯配置工具，它可以根據不同平台、不同的編譯器，生成相應的Makefile或者vcproj項目。
通過編寫CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，從而控制編譯過程。CMake自動生成的Makefile不僅可以通過make命令構建項目生成目標文件，還支持安裝（make install）、測試安裝的程序是否能正確執行（make test，或者ctest）、生成當前平台的安裝包（make package）、生成源碼包（make package_source）、產生Dashboard顯示數據並上傳等高級功能，只要在CMakeLists.txt中簡單配置，就可以完成很多復雜的功能，包括寫測試用例。
如果有嵌套目錄，子目錄下可以有自己的CMakeLists.txt。
總之，CMake是一個非常強大的編譯自動配置工具，支持各種平台，KDE也是用它編譯的，感興趣的可以試用一下。

准備活動：
（1）安裝cmake。
下載地址：http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html
根據自己的需要下載相應的包即可，Windows下可以下載zip壓縮的綠色版本，還可以下載源代碼。
Windows下CMake的使用
（2）運行cmake的方法。（GUI、命令行）
http://www.cmake.org/cmake/help/runningcmake.html

CMake使用步驟：
運行GUI的cmake界面：
cmake-2.8.1-win32-x86\bin\cmake-gui.exe
Windows下CMake的使用
執行Configure：
運行之後，生成了如下文件：
Windows下CMake的使用
生成Makefile：
執行Generate之後生成如下文件：
Windows下CMake的使用
運行make進行編譯：
Windows下CMake的使用
編譯完成後，在build目錄生成Tutorial.exe，運行Tutorial.exe 25就可以看到運行結果：
Windows下CMake的使用
運行make install安裝程序：
Windows下CMake的使用
運行make test進行測試：
Windows下CMake的使用

通過cmake tutorial學習CMake配置方法
http://www.cmake.org/cmake/help/cmake_tutorial.html
可以在源代碼的Tests/Turorial目錄中找到這個手冊對應的代碼。
Windows下CMake的使用
1、Step1。
（如果不知道如何使用cmake，以及如何使用編譯產生的Turorial.exe，可先看下前面「CMake使用步驟」的說明，它以Step4為例詳細介紹了使用過程，Step1的配置可能不夠完全，比如無法運行make install，無法運行make test，但可以參考。）
簡單的程序編譯。
（1）運行GUI的cmake，指定要編譯的源代碼路徑和二進制文件路徑（會自動創建）。
Windows下CMake的使用
（2）點擊Configure，配置成功後，再點擊Generate。
配置需要選擇合適的編譯器，雖然我安裝了VC2008，但沒有配置成功；選擇Unix Makefiles，配置成功，它自動找到了DevC++下的gcc.exe等編譯器。
Windows下CMake的使用
（3）在build3目錄執行make，就能夠編譯生成Turorial.exe了。
D:\Projects\Lab\testngpp\cmake-2.8.1\Tests\Tutorial\Step1\build3>make
Linking CXX executable Tutorial.exe
[100%] Built target Tutorial
可以運行一下Turorial.exe：
D:\Projects\Lab\testngpp\cmake-2.8.1\Tests\Tutorial\Step1\build3>Tutorial.exe
Tutorial.exe Version 1.0
Usage: Tutorial.exe number
D:\Projects\Lab\testngpp\cmake-2.8.1\Tests\Tutorial\Step1\build3>Tutorial.exe 4
The square root of 4 is 2
2、Step2
把子目錄編譯為庫，並且鏈接到最終的可執行文件。
include_directories ("${PROJECT_SOURCE_DIR}/MathFunctions")
add_subdirectory (MathFunctions) # 使得子目錄MathFunctions也能被編譯

# add the executable
add_executable (Tutorial tutorial.cxx)
target_link_libraries (Tutorial MathFunctions)
產生makefile：
在GUI上點擊Configure，之後Generate還是灰色，再次點擊Configure，Generate就可以點擊了。
編譯：

Ⅱ ubuntu源碼編譯安裝cmake-2.8.10.2

ubuntu源碼編譯安裝cmake-2.8.10.2從cmake官網下載最新的cmake版本，筆者下載的是cmake-2.8.10.2.tar.gz，地址http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html
www.dnjsb.com
1、解壓cmake-2.8.10.2.tar.gztar
-xvf
cmake-2.8.10.2.tar.gz2、在cmake-2.8.10.2同級目錄下新建一個編譯目錄mkdir
cmake-bulidcd
cmake-build3、編譯cmake.././bootstrap
www.dnjsb.com
注意：可能會出現如下錯誤：/usr/lib/libstdc++.so.6:
version
'GLIBCXX_3.4.15'
not
found這個是因為筆者更新ubuntu
gcc編譯器導致的。解決方法：a.
查看libstdc++.so.6支持GLIBCstrings
/usr/lib/libstdc++.so.6
|
grep
GLIBCoutput:GLIBCXX_3.4GLIBCXX_3.4.1GLIBCXX_3.4.2GLIBCXX_3.4.3GLIBCXX_3.4.4GLIBCXX_3.4.5GLIBCXX_3.4.6GLIBCXX_3.4.7GLIBCXX_3.4.8GLIBCXX_3.4.9GLIBCXX_3.4.10GLIBCXX_3.4.11GLIBCXX_3.4.12GLIBCXX_3.4.13GLIBC_2.0GLIBC_2.3GLIBC_2.1GLIBC_2.1.3GLIBC_2.3.2GLIBC_2.2GLIBCXX_FORCE_NEWGLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH發現裡面沒有支持GLIBCXX_3.4.15。在這里，筆者ubuntu中安裝的gcc
4.7ls
/usr/local/gcc-4.7.2/output:bin
include
lib
libexec
share將/usr/local/gcc-4.7.2/lib/目錄下面的libstdc++.so.6和libstdc++.so.6.0.17拷貝到/usr/lib/目錄下面：sudo
cp
/usr/local/gcc-4.7.2/lib/libstdc++.so.6
/usr/lib/sudo
cp
/usr/local/gcc-4.7.2/lib/libstdc++.so.6.0.17
/usr/lib/sudo
rm
-f
/usr/lib/libstdc++.so.6.0.13刪除libstdc++.so.6舊的鏈接，建立新的鏈接，同時刪除libstdc++.so.6.0.13：sudo
ln
-sf
/usr/lib/libstdc++.so.6.0.17
/usr/lib/libstdc++.so.6sudo
rm
-f
/usr/lib/libstdc++.so.6.0.13至此搞定，現在我們回到編譯cmake中。重復剛才的命令：
www.dnjsb.com
.././bootstrap注意：此時我們仍然在cmake-bulid目錄下面。上面成功以後就執行如下2個命令：makesudo
make
install查看cmake是否安裝成功：cmake
--versionoutput:cmake
version
2.8.10.2恭喜你，安裝成功了。

Ⅲ 如何到載百度網議

不久之前，機器之心聯合網路推出 PaddlePaddle 專欄，為想要學習這一平台的技術人員推薦相關教程與資源。在解析過PaddlePaddle框架之後，從這篇文章開始上手，安裝 PaddlePaddle。
目錄
環境
Windows 系統的安裝
在 Windows 上安裝 Docker 容器在 Windows 上安裝 Ubuntu
使用 pip 安裝
使用 Docker 安裝
從源碼編譯生成安裝包
在本地編譯生成安裝包在 Docker 編譯生成安裝包
編譯 Docker 鏡像
測試安裝環境
最後提示
項目代碼
參考資料
環境
系統：Ubuntu 16.0.4（64 位）處理器：Intel(R) Celeron(R) CPU內存：8G
Windows 系統的安裝
PaddlePaddle 目前還不支持 Windows，如果讀者直接在 Windows 上安裝 PaddlePaddlePaddle 的話，就會提示沒有找到該安裝包。如果讀者一定要在 Windows 上工作的話，筆者提供兩個建議：一、在 Windows 系統上使用 Docker 容器，在 Docker 容器上安裝帶有 PaddlePaddle 的鏡像；二、在 Windows 系統上安裝虛擬機，再在虛擬機上安裝 Ubuntu。
在 Windows 上安裝 Docker 容器
首先下載 Docker 容器的工具包 DockerToolbox，筆者使用這個安裝包不僅僅只有 Docker，它還包含了 VirtualBox 虛擬機，使用者工具包我們就不用單獨去安裝 VirtualBox 虛擬機了，DockerToolbox 的官網下載地址：https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/
下載之後，就可以直接安裝了，雙擊安裝包，開始安裝

選擇安裝路徑，筆者使用默認的安裝路徑

然後安裝所依賴的軟體，因為筆者之前在電腦上已經安裝了 git，所以在這里就不安裝了，其他都要勾選

這一步不用修改什麼，讓程序為我們創建一個桌面快捷鍵

最後就可以安裝了，等待一小段時間即可

到這里就安裝完成了

安裝完成之後，如果直接啟動 Docker 的話，有可能可能會卡在這里，因為還有下載一個 boot2docker.iso 鏡像，網速比較慢的話就可能一直卡在這里。所以我們還要鏡像下一步操作

Running pre-create checks...
(default) No default Boot2Docker ISO found locally, downloading the latest release...
(default) Latest release for github.com/boot2docker/boot2docker is v17.12.1-ce
(default) Downloading C:\Users\15696\.docker\machine\cache\boot2docker.iso from https://github.com/boot2docker/boot2docker/releases/download/v17.12.1-ce/boot2docker.iso...
在下載 DockerToolbox 的時候，這個工具就已經帶有 boot2docker.iso 鏡像了。並且存在 DockerToolbox 安裝的路徑上，筆者的路徑是：
C:\Program Files\Docker Toolbox\boot2docker.iso
我們把這個鏡像復制到用戶目錄\.docker\machine\cache\，如筆者的目錄如下：

C:\Users\15696\.docker\machine\cache\
復制完成之後，雙擊桌面快捷方式 Docker Quickstart Terminal，啟動 Docker，命令窗口會輸出以下信息：

Running pre-create checks...
Creating machine...
(default) Copying C:\Users\15696\.docker\machine\cache\boot2docker.iso to C:\Users\15696\.docker\machine\machines\default\boot2docker.iso...
(default) Creating VirtualBox VM...
(default) Creating SSH key...
(default) Starting the VM...
(default) Check network to re-create if needed...
(default) Windows might ask for the permission to create a network adapter. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.
(default) Found a new host-only adapter: "VirtualBox Host-Only Ethernet Adapter #3"
(default) Windows might ask for the permission to configure a network adapter. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.
(default) Windows might ask for the permission to configure a dhcp server. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.

(default) Waiting for an IP...
最後看到 Docker 的 logo 就表示成功安裝 Docker 容器了

## .
## ## ## ==
## ## ## ## ## ===
/"""""""""""""""""\___/ ===
~~~ {~~ ~~~~ ~~~ ~~~~ ~~~ ~ / ===- ~~~
\______ o __/
\ \ __/
\____\_______/
docker is configured to use the default machine with IP 192.168.99.100
For help getting started, check out the docs at https://docs.docker.com
Start interactive shell
15696@ MINGW64 ~
$
到這就可以使用 Docker 來安裝 PaddlePaddle 了，具體請看本文章中關於 Docker 使用 PaddlePaddle 部分
在 Windows 上安裝 Ubuntu
在 Windows 上在 Ubuntu 就要先安裝虛擬機，虛擬機有很多，筆者使用的是開源的 VirtualBox 虛擬機，VirtualBox 的官網：https://www.virtualbox.org/
安裝完成 VirtualBox 虛擬機之後，進入到 VirtualBox 虛擬機中點擊新建，創建一個系統

選擇分配的內存，我這里只是分配了 2G，如果正式使用 PaddlePaddle 訓練模型，這遠遠不夠，讀者可以根據需求分配內存

創建一個虛擬硬碟

選擇默認的 VDI 硬碟文件類型

這里最好是選擇動態分配硬碟，這樣虛擬機會根據實際佔用的空間大小使用電腦本身的磁碟大小，這樣會減少電腦空間的佔用率的。如果是固定大小，那麼創建的虛擬機的虛擬硬碟一開始就是用戶設置的大小了。

這里就是選擇虛擬硬碟大小的，最後分配 20G 以上，筆者分配 30G，應該夠用。

然後選擇剛才創建的 Ubuntu 系統，點擊設置，這系統中取消勾選軟碟機，然後點擊存儲，選擇 Ubuntu 鏡像，筆者使用的是 64 位 Ubuntu 16.04 桌面版的鏡像

最後就可以啟動安裝 Ubuntu 了。選擇我們創建的 Ubuntu 系統，點擊啟動，進入到開始安裝界面，為了方便使用，筆者選擇中文版的

為了安裝之後不用在安裝和更新應用，筆者勾選了安裝 Ubuntu 時下載更新，這樣在安裝的時候就已經更新應用了

然後是選安裝的硬碟，因為我們使用的自己創建的整一個硬碟，所以我們可以直接選擇青春整個硬碟並安裝 Ubuntu，這里就不用考慮分區和掛載問題了

選擇所在的位置，這沒什麼要求的，筆者隨便選擇一個城市

然後是選擇鍵盤的布局，通常的鍵盤布局都是英語（美國）

創建 Ubuntu 的用戶名稱和密碼

最後就是安裝了，這個安裝過程可能有點久，耐心等待

安裝完成之後就可以在 Windows 系統上使用 Ubuntu 系統了，我們再使用 Ubuntu 來學習和使用 PaddlePaddle 做深度學習了。最好安裝完成之後，把在存儲中設置的 Ubuntu 鏡像移除

在本篇文章之後部分都是在 Ubuntu 上操作，我們都可以使用 Ubuntu 這虛擬機來完成。
如果讀者使用的是 Windows 10，可以使用 Windows 系統自帶的 linux 子系統，安裝教程可以看我之前的文章 Windows10 安裝 Linux 子系統。
使用 pip 安裝
如果你還沒有在 pip 命令的話，首先要安裝 pip，要確保安裝的 pip 版本是大於 9.0.0 的，否則可能無法安裝 paddlepaddle。
安裝 pip 命令如下：

sudo apt install python-pip
安裝之後，還有看一下 pip 的的版本 pip --version，如果版本低於 9.0.0，那要先升級 pip，先要下載一個升級文件，命令如下：

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
下載完成之後，可以使用這個文件安裝最新的 pip 了

python get-pip.py
安裝 pip 就可以動手安裝 paddlepaddle 了。如果許可權不夠，請在 root 下執行命令
pip install paddlepaddle
現在就測試看看 paddlepaddle 有沒有，在 python 的命令終端中試著導入 paddlepaddle 包：

import paddle.v2 as paddle
如果沒有報錯的話就證明 paddlepaddle 安裝成功了。
使用 Docker 安裝
為什麼要使用 Docker 安裝 paddlepaddle 呢，Docker 是完全使用沙箱機制的一個容器，在這個容器安裝的環境是不會影響到本身系統的環境的。通俗來說，它就是一個虛擬機，但是它本身的性能開銷很小。在使用 Docker 安裝 paddlepaddle 前，首先要安裝 Docker，通過下面的命令就可以安裝了：

sudo apt-get install docker
安裝完成之後，可以使用 docker --version 查看 Docker 的版本，如果有顯示，就證明安裝成功了。可以使用 docker images 查看已經安裝的鏡像。
一切都沒有問題之後，就可以用 Docker 安裝 paddlepaddle 了，命令如下：

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle
在這里不得不說的是，這個安裝過程非常久，也許是筆者的帶寬太小了。安裝完成後，可以再使用 docker images 命令查看安裝的鏡像，應該可以 看到類似這樣一個鏡像，名字和 TAG 會相同，其他信息一般不同

docker.paddlepaddlehub.com/paddle latest 2b1ae16d846e 27 hours ago 1.338 GB
從源碼編譯生成安裝包
我們的硬體環境都有很大的不同，官方給出的 pip 安裝包不一定是符合我們的需求，比如筆者的電腦是不支持 AVX 指令集的，在官方中沒找到這個的安裝包（也行現在已經有了），所以我們要根據自己的需求來打包一個自己的安裝包。
在本地編譯生成安裝包
1. 安裝依賴環境
在一切開始之前，先要安裝好依賴環境，下面表格是官方給出的依賴環境

1.1 安裝 GCC
一般現在的 Ubuntu 都是高於個版本了，可以使用 gcc --version 查看安裝的版本。比如筆者的是 4.8.4，如果你的是版本是低於 4.8.2 的就要更新一下了

sudo apt-get install gcc-4.9
1.2 安裝 CMake
先要從官網下 CMake 源碼
wget https://cmake.org/files/v3.8/cmake-3.8.0.tar.gz
解壓源碼

tar -zxvf cmake-3.8.0.tar.gz
依次執行下面的代碼

# 進入解壓後的目錄
cd cmake-3.8.0
# 執行當前目錄的 bootstrap 程序
./bootstrap
# make 一下
make
# 開始安裝
sudo make install
查看是否安裝成功，cmake --version，如果正常顯示版本，那已經安裝成功了。
1.3 安裝 pip
關於安裝 pip9.0.0 以上的版本，在上面的使用 pip 安裝部分已經講了，這里就不在熬述了
1.4 安裝 numpy
安裝 numpy 很簡單，一條命令就夠了

sudo apt-get install python-numpy
順便多說一點，matplotlib 這個包也經常用到，順便安裝一下

sudo apt-get install python-matplotlib
1.5 安裝 SWIG
執行下面代碼安裝 SWIG，安裝成功之後，使用 swig -version 檢查安裝結果

sudo apt-get install -y git curl gfortran make build-essential automake swig libboost-all-dev
1.6 安裝 Go
官方說可選擇，那看情況吧，如果像安裝安裝吧，筆者順便安裝了，就一條代碼的事情，老規則 go version

sudo apt-get install golang
到這里，依賴環境就已經安裝好了，准備安裝 paddlepaddle。
2. 首先要在 GitHub 上獲取 paddlepaddle 源碼

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
3. 然後輸以下命令

# 進入剛下載的 Paddle 裡面
cd Paddle
# 創建一個 build 文件夾
mkdir build
# 進入 build 文件夾里
cd build
# 這就要選好你的需求了，比如筆者沒有使用 GPU，不支持 AVX，為了節省空間，我把測試關閉了，這樣會少很多空間。最後不要少了..
cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_AVX=OFF -DWITH_TESTING=OFF
# 最後 make，生成你想要的安裝包，這個可能很久, 一定要有耐心
make
經過長久的 make 之後，終於生成了我們想要的安裝包，它的路徑在 Paddle/build/python/dist 下，比如筆者在該目錄下有這個安裝包 paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl，你的命名可能不是這個。之後就可以安裝了，使用 pip 安裝：

# 請切入到該目錄
cd build/python/dist/
# 每個人的安裝包名字可能不一樣。如果許可權不夠，請在 root 下執行命令

pip install paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
這個我們就已經安裝了 paddlepaddle，現在就測試看看 paddlepaddle 有沒有安裝成功了，在 python 的命令終端中試著導入 paddlepaddle 包：

import paddle.v2 as paddle
如果沒有報錯的話就證明 paddlepaddle 安裝成功了。
在 Docker 編譯生成安裝包
使用 Docker 就輕松很多了，有多輕松，看一下便知 。
1. 首先要在 GitHub 上獲取 paddlepaddle 源碼

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
2. 切入到項目的根目錄下

cd Paddle
3. 生成安裝包
下面一行代碼，提醒一下，這個過程非常長，一定要有耐心，順便把編譯測試關了，減少空間

docker run -it -v $PWD:/paddle -e "WITH_GPU=OFF" -e "WITH_AVX=OFF" -e "-DWITH_TESTING=OFF" docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-dev bash -x /paddle/paddle/scripts/docker/build.sh
同樣會在 Paddle/build/python/dist 下生成一個安裝包，這對比在本地生成的安裝包，是不是要簡單很多，沒錯這就是 Docker 強大之處，所有的依賴環境都幫我們安裝好了，現在只要安裝這個安裝包就行了：

# 請切入到該目錄
cd build/python/dist/
# 每個人的安裝包名字可能不一樣。如果許可權不夠，請在 root 下執行命令
pip install paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
同樣我們要測試看看 paddlepaddle 有沒有安裝成功了，在 python 的命令終端中試著導入 paddlepaddle 包：

import paddle.v2 as paddle
如果沒有報錯的話就證明 paddlepaddle 安裝成功了。
編譯 Docker 鏡像
如果你比較喜歡使用 Docker 來運行你的 paddlepaddle 代碼，但是有沒有你想要的鏡像，這是就要自己來製作一個 Docker 鏡像了，比如筆者的電腦是不支持 AVX 指令集的，還只有 CPU，那麼我就要一個不用 AVX 指令集和使用 CPU 訓練的鏡像。好吧，我們開始吧
1. 我們要從 GitHub 下載源碼：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
2. 安裝開發工具到 Docker image 里

# 切入到 Paddle 目錄下
cd Paddle
# 下載依賴環境並創建鏡像，別少了最後的.

docker build -t paddle:dev .
有可能它不能夠命名為 paddle:dev，我們可以對他從重新命名，ID 要是你鏡像的 ID

# docker tag <鏡像對應的 ID> <鏡像名:TAG>
例如：docker tag 1e835127cf33 paddle:dev
3. 編譯
# 這個編譯要很久的，請耐心等待

docker run --rm -e WITH_GPU=OFF -e WITH_AVX=OFF -v $PWD:/paddle paddle:dev
安裝完成之後，使用 docker images 查看剛才安裝的鏡像。
測試安裝環境
我們就使用官方給出的一個例子，來測試我們安裝 paddlepaddle 真的安裝成功了
1. 創建一個記事本，命名為 housing.py，並輸入以下代碼：

import paddle.v2 as paddle
# Initialize PaddlePaddle.
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)
# Configure the neural network.
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
# Infer using provided test data.
probs = paddle.infer(
output_layer=y_predict,
parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),
input=[item for item in paddle.dataset.uci_housing.test()()])
for i in xrange(len(probs)):
print 'Predicted price: ${:,.2f}'.format(probs[i][0] * 1000)
2. 執行一下該代碼
在本地執行代碼請輸入下面的命令
python housing.py
在 Docker 上執行代碼的請輸入下面的代碼

docker run -v $PWD:/work -w /work -p 8899:8899 docker.paddlepaddle.org/paddle python housing.py
-v 命令是把本地目錄掛載到 docker 鏡像的目錄上，-w 設置該目錄為工作目錄，-p 設置埠號，使用到的鏡像是在使用 Docker 安裝部分安裝的鏡像 docker.paddlepaddle.org/paddle
3. 終端會輸出下面類似的日誌

I0116 08:40:12.004096 1 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=False --trainer_count=1
Cache file /root/.cache/paddle/dataset/fit_a_line.tar/fit_a_line.tar not found, downloading https://github.com/PaddlePaddle/book/raw/develop/01.fit_a_line/fit_a_line.tar
[==================================================]
Cache file /root/.cache/paddle/dataset/uci_housing/housing.data not found, downloading https://archive.ics.uci.e/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data
[==================================================]
Predicted price: $12,316.63
Predicted price: $13,830.34
Predicted price: $11,499.34
Predicted price: $17,395.05
Predicted price: $13,317.67
Predicted price: $16,834.08

Predicted price: $16,632.04
如果沒有成功運行該代碼，報錯信息如下，說明安裝的 paddlepaddle 版本過低，請安裝高版本的 paddlepaddle

I0116 13:53:48.957136 15297 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=False --trainer_count=1
Traceback (most recent call last):
File "housing.py", line 13, in <mole>
parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),

AttributeError: 'mole' object has no attribute 'model'
最後提示
有很多學習者會出現明明安裝完成 PaddlePaddle 了，但是在 PaddlePaddle 的時候，在初始化 PaddlePaddle 這一行代碼出錯

paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)
這個多數是讀者的電腦不支持 AVX 指令集，而在 PaddlePaddle 的時候，安裝的是支持 AVX 指令集的版本，所以導致在初始化 PaddlePaddle 的時候報錯。所以在安裝或者編譯 PaddlePaddle 安裝包時，要根據讀者電腦本身的情況，選擇是否支持 AVX 指令集。查看電腦是否支持 AVX 指令集，可以在終端輸入以下命令，輸出 Yes 表示支持，輸出 No 表示不支持。
if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
項目代碼
GitHub 地址:https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle
參考資料
http://paddlepaddle.org/
https://pip.pypa.io/en/stable/
http://www.runoob.com/
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138489.htm
https://www.jianshu.com/p/c6264cd5f5c7

Ⅳ 小白請教osg（OpenSceneGraph）如何安裝

一下載資料：

1、下載源碼：
在http://www.openscenegraph.org/projects/osg/wiki/Downloads下載穩定版本的源代碼或預編譯包。

source code為源代碼，可以用CMAKE工具生成.sln的解決方案；
binaries為預編譯包，預編譯包不是openscenegraph官方直接維護，而是有其他愛好者上傳，可能會有隱患，最好是從源代碼進行編譯。
版本說明：<主版本號>.<副版本號>.<修訂號>
主版本號高的，功能豐富；副版本號為偶數的為正式版本，比較穩定；副版本號為奇數的為開發者版本，有新特性和功能，但會存在未解決皮隱的兼容性和效率問題；開發者版本和正式版本是同步發行的。

下載文件為：OpenSceneGraph-2.8.0.zip

2、下載Cmake工具：
在http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html中下載CMake工具cmake-2.8.2-win32-x86.exe。

3、下載SVN軟體（用於下載源碼或第三方庫,有的版本不需要此軟體，可直接下，根據情況定）：

在http://tortoisesvn.tigris.org/下載TortoiseSVN。

4、下載第三方庫Dependencies，http://www.openscenegraph.org/projects/osg/wiki/Downloads/Dependencies，
「VisualStudio 8 (2005) SP1 - svn access directory 」

5、下載示例：
在http://www.openscenegraph.org/projects/osg/wiki/Downloads/SampleDatasets中下載示例數據文件OpenSceneGraph-Data-2.8.0.zip 。

二、安裝
1、安裝cmake工具
2、在某盤符下建立osg文件夾，在該文件夾中放置源碼文件、第三方文件和示例文件。
3、運行cmake，
第一行（where is the source code)輸入osg文件夾中的源碼文件；
第二行(where to build the binaries)輸入一個新文件夾名及地址，如燃跡廳osg/build_osg；
點configure，選擇所用的編譯器版本，即c++版本；
點grouped，選擇build項，選擇build_osg_examples和build_osg_wrappers;
選擇cmake項,設置cmake_install_prefix的位置（用於存放編譯完的各種模塊文件，如庫文件、可執行文件和頭文件）
點configure,點advanced,選上build_mfc_example
點configure,
點generate，完成。
此時州臘在osg/build_osg文件中生成了對應編譯版本的.sln文件。
4、用c++編譯器打開該.sln文件，在解決方案管理器窗口中的all_build上右擊，選「生成」，將在osg/build_osg中生成幾個G的文件。
在install上右擊，選「生成」，將在第三步中cmake_install_prefix設置的文件夾中生成編譯完的各種模塊文件（如庫文件、可執行文件和頭文件）。

三、設置環境變數
我的電腦-屬性-高級-環境變數
系統變數
OPENSCENEGRAPH_VERSION=2.8.0
OSGDIR=D:\Program Files\OpenSceneGraph
PATH新增：%OSGDIR%\bin;
%OSGDIR%\bin\osgPlugins-%OPENSCENEGRAPH_VERSION%
OSG_FILE_PATH=%OSGDIR%\data
OSG_NOTIFY_LEVEL=INFO

四、簡單測試
在控制台下輸入osgviewerd cow.osg

五、建立工程環境
1、使VS支持無擴展名頭文件的高亮顯示。
進入visual studio，選擇Tools-Options,選text editor-file extension,在下面的map extensionless files to選項選擇microsoft visual c++。
2、構建基於OSG開發的工程。
1）建一個工程
2）在project-properties中選擇configuration properties-c/c++,在additional include directories中輸入「$(OSGDIR)\include」。
3）選擇configuration properties-linker，在additional library directories中輸入「$(OSGDIR)\lib」。
4）選擇configuration properties-linker-input，打開additional dependencies窗口，准備配置輸入的依賴庫文件名稱。如OpenThreadsd.lib;osgd.lib;osgDBd.lib;osgUtild.lib;osgGAd.lib;osgTextd.lib;osgViewerd.lib
注意:Debug版本的工程和Release版本的工程所依賴的OSG庫文件類型相同,但名稱有區別.Debug版本的文件名末尾有"d"標識。根據用戶需要的不同，還可以添加其他庫依賴文件，這些文件在osg的lib文件夾中。

OK，現在可以編代碼，編譯、調試，輸出效果了，體會OSG渲染引擎的強大吧

Ⅳ CMake怎麼裝不起來

CMake是一個跨平台的安裝(編譯)工具,可以用簡單的語句來描述所有平台的安裝(編譯過程)。他能夠輸出各種各樣的makefile或者project文件,能測試編譯器所支持的C++特性,類似UNIX下的automake。只是 CMake 的組態檔取名為 CmakeLists.txt。Cmake 並不直接建構出最終的軟體，而是產生標準的建構檔（如 Unix 的 Makefile 或 Windows Visual C++ 的 projects/workspaces），然後再依一般的建構方式使用。這使得熟悉某個集成開發環境（IDE）的開發者可以用標準的方式建構他的軟體，這種可以使用各平台的原生建構系統的能力是 CMake 和 SCons 等其他類似系統的區別之處。
CMake 可以編譯源代碼、製作程式庫、產生適配器（wrapper）、還可以用任意的順序建構執行檔。CMake 支持 in-place 建構（二進檔和源代碼在同一個目錄樹中）和 out-of-place 建構（二進檔在別的目錄里），因此可以很容易從同一個源代碼目錄樹中建構出多個二進檔。CMake 也支持靜態與動態程式庫的建構。
「CMake」這個名字是「cross platform make」的縮寫。雖然名字中含有「make」，但是CMake和Unix上常見的「make」系統是分開的，而且更為高階。

下載：
在安裝metis-5.0時，安裝說明中要求必須安裝CMake2.8版本，下面是CMake的安裝和使用方法，記錄下來以便以後學習。
在網址 http://www.cmake.org/ 下載你所需要的CMake源碼包cmake-2.8.8.tar..gz(版本不同，壓縮包後綴不同)，分為Unix/linux版本 和 windows版本 。

1、安裝
有好幾種安裝CMake 的方法，因你所用的平台而異。
（1）從源碼安裝
Windows
在CMake 下載頁面 上有已編譯好的二進制包。它提供的是一個可執行的安裝程序。你還可以下載源碼包並從源碼包編譯CMake。CMake下載頁面還提供了已釋出的源碼和訪問CVS的指令。

為了從源碼樹編譯CMake，你必須先要安裝最新的CMake二進製版本，因為要用它來編譯源碼樹。一旦裝好了二進製版本的CMake，你就可以像編譯其他項目一樣使用CMake編譯CMake了。一般來說，這意思是你要選擇CMake源碼目錄作為源目錄，然後再指定編譯出來的可執行程序結果的位置。

Linux, Mac OSX, UNIX & Cygwin
在CMake 下載頁面 上有許多UNIX平台上已經編譯好的二進制包。

下面有幾種從源碼樹編譯CMake的方法：

解壓：tar xvf cmake-2.8.8.tar.gz

進入解壓目錄：cd cmake-2.8.8

進行如下操作：（選擇適合自己的操作步驟）

如果還沒有安裝CMake，源碼樹中提供了一個 bootstrap 腳本：
./bootstrap
make
make install
(註：make install 一步是可選的，CMake 可以在編譯目錄下運行。)

一個已經安裝了的CMake也可以用於編譯新版本的CMake：
cmake .
make
make install
(註：make install 一步是可選的，CMake 可以在編譯目錄下運行。)

在UNIX上，如果你不是使用的GNU C++編譯器，你要告訴bootstrap 腳本你想用哪個編譯器。這可以在運行configure命令前通過設置CC和CXX環境變數完成。例如，在一個帶有7.3X編譯器的SGI平台上，你可以像下面這樣編譯CMake：
(setenv CXX CC; setenv CC cc; ./bootstrap)
make
make install
要查看bootstrap腳本的詳細參數，請執行 ./bootstrap –help

（2）從二進制安裝
sudo apt-get install cmake

2、cmake 運行
（1）運行cmake with GUI

如果系統中有curses庫的話，cmake將生成一個可執行文件ccmake，它是一個基於文本程序的終端，有點類似windows GUI。

在源碼目錄中運行ccmake .，生成的二進制文件存放在源碼目錄下

當然也可以在其他目錄下運行ccmake，只是要指定你想編譯的源碼的路徑

ccmake的使用

當我們在源碼目錄下運行ccmake . 時，終端將顯示如下：

當我們鍵入c時，ccmake將編譯

當我們鍵入方向鍵時，可以選擇cache entry

當我們鍵入enter時，可以編輯cache entry

當我們鍵入g時，將生成Makefile，然後退出

當我們鍵入h時，將彈出幫助文檔

當我們鍵入q時，將退出ccmake

當我們鍵入t時，可以打開或關閉advanced cache entry

（2）運行cmake from the command line

如果源碼沒有太多的選項（在CMakeCache.txt文件中)，可以只用cmake .來產生Makefile。

如果源碼選項太多，比如VTK，可以把參數-i傳遞給cmake，如：cmake -i .，

cmake將讓你為每一個cache file文件中的選項指定一個值，也能讓你增加新的選項到文件CMakeCache.txt中，或者使用ccmake，或者使用CMakeSetup。

當然，也可以傳遞設置選項的參數給cmake，如：

cmake -DVARIABLE:TYPE=VALUE .

3、 CMake cache

cmake第一次運行的時候，它將產生一個文件叫CMakeCache.txt，該文件可以被看作一個配置文件，它裡面的內容就像傳遞給configure命令的參數集，CMake GUI可以幫你很容易修改它，當然也可以直接對該文件做修改；如果你的CMakeLists.txt文件做過較大幅度的修改，你需要從cache中刪除相關的選項，如果你還沒有手動編輯過cache文件，在你重新運行cmake之前需刪除它。

4、 Cmake語法

（1）基本概念

cmake使用Cmake dfjs;dfasfLists.txt文件，該文件用include或者add_subdirectory命令來增加額外的輸入文件。

注釋行以#開頭到該行結尾

命令是由命令名，加括弧，括弧中的參數用空白隔開，它可以是內建的命令如add_library，或者用戶定義的宏或函數

所有的空格，包含空白符，空行，tabs，當然除了用來隔開參數的空白，都被忽略

Ⅵ linux 怎麼安裝make

1、查看Linux位數:#getconfLONG_BIT 。