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。

相关问题

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。

linux eigen

Linux Eigen是一个C++模板库，用于线性代数计算。它提供了矩阵、向量、四元数等基本数据类型的定义和操作，以及各种线性代数算法的实现，如矩阵分解、特征值求解、线性方程组求解等。Eigen的设计目标是高性能和易用性，它采用了许多优化技术，如表达式模板、SIMD指令等，可以在多种平台上获得高效的计算性能。Eigen还提供了丰富的文档和示例，方便用户学习和使用。