linux编译paddlepaddle eigen3报错

当尝试在Linux环境下编译PaddlePaddle（一种开源深度学习框架）并依赖Eigen3库时，可能会遇到错误。Eigen3是一个用于线性代数运算的C++库，PaddlePaddle需要它来进行高效的矩阵操作。常见的错误可能是由于编译环境中的依赖缺失、版本不兼容或是配置问题。

一些可能的原因包括：
1. Eigen3源码未正确下载或解压：确保已经从官方仓库获取了最新版的Eigen3源码，并按照PaddlePaddle的构建指南设置了合适的路径。
2. 缺少必要的编译工具：如cmake、gcc、g++等。检查是否安装并且版本满足最低要求。
3. 构建选项冲突：PaddlePaddle的构建脚本可能需要特定于Eigen3的编译标志。确认所有选项都设置正确。
4. 配置文件问题：例如CMakeLists.txt中对Eigen3的链接或包含路径配置有误。

解决步骤可能包括：
1. 更新或安装缺少的依赖包。
2. 检查CMakeLists.txt文件，确保Eigen3的添加和链接语句正确。
3. 调整CMake配置，可能需要指定-EIGEN3_INCLUDE_DIR和-EIGEN3_LIBRARY_PATH。
4. 运行`cmake`命令时，可以加上`-DUSE_EIGEN=ON`或`-DBUILD_TESTING=OFF`这样的选项，以便排除测试模块的影响。

如果你遇到了具体的错误信息，提供那段错误日志可以帮助更准确地定位问题。

相关问题

linux编译paddlepaddle屏蔽eigen

在Linux上编译PaddlePaddle（飞桨）并屏蔽Eigen库，通常是为了减少依赖或特定环境下性能优化的需求。Eigen是一个高效的数学库，特别适合矩阵运算。如果你想要排除对Eigen的使用，可以在编译PaddlePaddle时指定相应的编译选项。

首先，你需要克隆PaddlePaddle的源码，并进入项目根目录。然后，找到`configure`文件（通常是通过命令行`./configure`生成的），它会有一个`--without-eigen`或`--enable-offload=cpu`这样的选项可以禁用Eigen。例如：

cmake -DWITH_EIGEN=OFF ..

或者

cmake -DPaddle_WITH_CUDA=OFF -DPaddle_BUILD_GPU蚜PPROXY=ON .. // 如果只针对CPU版本

这里第一个例子是直接关闭Eigen支持，第二个例子则是在不启用GPU的情况下，仅使用CPU版本并且屏蔽GPU相关的EIGEN部分。

执行完编译命令后，按照提示完成构建过程即可。注意，这可能会导致一些功能缺失或者性能下降，因为PaddlePaddle的一些高级特性依赖于Eigen。

Ubuntu20.04编译orbslam2报错collect2: error: ld returned 1 exit status

### 解决 Ubuntu 20.04 编译 ORB-SLAM2 报错 `collect2: ld returned 1 exit status` 的方法

当在 Ubuntu 20.04 上编译 ORB-SLAM2 遇到链接错误时，通常是因为缺少必要的依赖库或路径配置不正确。以下是具体的解决措施：

#### 安装缺失的依赖库
确保所有必需的依赖库都已正确安装。对于 ORB-SLAM2 来说，主要依赖于 OpenCV, Eigen 和 Pangolin 库[^1]。

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libopencv-dev \
                        python-opencv \
                        libeigen3-dev \
                        libpangolin-dev

#### 处理 Boost 库链接问题
如果遇到类似于 `libboost_system.so`, `libboost_filesystem.so` 这样的链接错误，则可能是由于这些共享对象文件未被正确找到。可以尝试将 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu/` 文件夹下的相应版本号的具体 `.so` 文件复制到项目根目录中的 `lib` 子文件夹内[^2]。

cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so.* ./lib/
cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_filesystem.so.* ./lib/

另外一种更推荐的做法是在 CMakeLists.txt 中指定 boost 库的确切位置来避免硬编码路径带来的维护成本增加风险。

#### 修改 CMakeLists.txt (可选)
为了使构建过程更加健壮，在项目的顶层 CMakeLists.txt 文件中加入如下设置语句可以帮助定位并使用系统的 boost 版本而不是特定版本:

set(Boost_USE_STATIC_LIBS OFF)  
find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS system filesystem thread program_options regex date_time iostreams chrono atomic)
include_directories(${Boost_INCLUDE_DIRS})
link_directories(/usr/lib/x86_64-linux-gnu/)
target_link_libraries(your_target_name ${Boost_LIBRARIES})

通过以上操作应该能够有效缓解因动态链接器无法解析某些符号而导致的链接失败现象。