C++makefile文件中-R和-L有什么区别

-R 和 -L 都是 makefile 文件中链接选项，不过它们的作用是不同的。-L 用于指定编译器在链接文件时查找库文件的路径，通常用于指定库文件的目录。而 -R 则是让编译器在程序运行时动态链接共享库时，先在指定的路径中寻找库文件，如果找到，则使用该库文件。通常用于指定共享库文件的路径。

相关问题

使用arm-linux-gnueabihf-gcc把部分代码 .h .cpp编译成动态库，但是会用调用其他文件夹的代码怎么解决，写一个makefile文件

当你需要将包含对其他文件夹代码依赖的.h和.cpp文件编译成动态链接库 (.so) 文件，并且使用`arm-linux-gnueabihf-gcc`编译器，你需要在Makefile中设置适当的规则来处理这种外部依赖。Makefile是一种描述如何构建目标文件的文本文件，通常用于自动化构建过程。

下面是一个基本的Makefile示例，假设你的代码结构如下：

my_project/
|-- src/       (包含 .cpp 和 .h 文件)
|   |-- main.cpp
|   |-- util/     (包含被main.cpp引用的util目录下的代码)
|   `-- libutil.h
|-- include/    (存放公共头文件)
|   `-- libutil.h
|-- lib/        (最终生成的动态库存放位置)
|-- Makefile

`Makefile`的内容可以像这样：

CC := arm-linux-gnueabihf-gcc
AR := ar
RANLIB := ranlib
LD := g++
CFLAGS := -Wall -std=c++11 -Iinclude -fpic -shared
LDFLAGS := -L$(PWD)/src

# 将源文件编译为.o文件
objects := $(patsubst %.cpp,%.o,$(wildcard src/*.cpp))

# 动态链接库名
LIBRARY_NAME := libmylib.so

# 构建目标
all: $(LIBRARY_NAME)

# 编译单个源文件并链接
%.o: %.cpp
	$(CC) $(CFLAGS) -c $< -o $@

# 创建静态库
$(LIBRARY_NAME): $(objects)
	$(CC) $(LDFLAGS) -o $@ $^

# 清理目标
clean:
	rm -rf *.o $(LIBRARY_NAME)

# 添加额外的依赖清理，例如 util 文件夹的代码
extra_clean:
	$(RM) -r src/util/*.o

.PHONY: clean extra_clean all

在这个Makefile中，`extra_clean` 部分用于清除额外的依赖项（如 `src/util/*.o`），确保当你仅想清洁本项目的库时，不会意外删除其他地方的代码。

要运行这个Makefile，你可以通过在命令行中输入 `make all` 来编译库，或者 `make clean` 或 `make extra_clean` 来清理构建结果。记得根据实际路径替换`CC`, `AR`, `RANLIB`等变量。

pytorch 发布自定义的c++算子流程

发布自定义的C++算子，需要完成以下步骤：

1. 编写C++代码：编写自定义算子的C++代码，包括前向计算和反向传播函数等。

2. 编写Python绑定代码：编写Python绑定代码，将C++算子封装为PyTorch模块，方便在Python中使用。

3. 编译C++代码：使用CMake或者Makefile等工具，将C++代码编译成共享库（.so或.dll文件）。

4. 使用PyTorch C++扩展API：使用PyTorch C++扩展API，将共享库加载到PyTorch中，并注册自定义算子。

5. 测试自定义算子：在Python中测试自定义算子是否能够正常工作。

这里提供一个简单的示例：

1. 编写C++代码

#include <torch/extension.h>

torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) {
    return input1 + input2;
}

std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) {
    return {grad_output, grad_output};
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
    m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward");
    m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward");
}

2. 编写Python绑定代码

import torch

my_add = torch.utils.cpp_extension.load(name='my_add',
                                        sources=['my_add.cpp'],
                                        verbose=True)

def my_add_op(input1, input2):
    return my_add.forward(input1, input2)

class MyAddFunction(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input1, input2):
        output = my_add_op(input1, input2)
        ctx.save_for_backward(input1, input2)
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input1, input2 = ctx.saved_tensors
        grad_input = my_add.backward(grad_output)
        return grad_input[0], grad_input[1]

my_add_function = MyAddFunction.apply

3. 编译C++代码

使用以下命令编译C++代码：

g++ -o my_add.so -shared -fPIC my_add.cpp $(python3 -m pybind11 --includes) -I/path/to/torch/include -I/path/to/torch/include/torch/csrc/api/include -L/path/to/torch/lib -ltorch -lc10

4. 使用PyTorch C++扩展API

#include <torch/script.h>
#include <iostream>

int main() {
    torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("model.pt");
    module.to(torch::kCPU);

    std::string code = R"(
        def forward(x, y):
            return my_add_function(x, y)
    )";

    torch::jit::script::Module new_module = module.clone();
    new_module.define(code);

    // Test the new module
    torch::Tensor x = torch::ones({2, 3});
    torch::Tensor y = torch::ones({2, 3});
    torch::Tensor output = new_module.forward({x, y}).toTensor();
    std::cout << output << std::endl;

    return 0;
}

5. 测试自定义算子

在Python中测试自定义算子：

import torch

my_add = torch.utils.cpp_extension.load(name='my_add',
                                        sources=['my_add.cpp'],
                                        verbose=True)

def my_add_op(input1, input2):
    return my_add.forward(input1, input2)

class MyAddFunction(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input1, input2):
        output = my_add_op(input1, input2)
        ctx.save_for_backward(input1, input2)
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input1, input2 = ctx.saved_tensors
        grad_input = my_add.backward(grad_output)
        return grad_input[0], grad_input[1]

my_add_function = MyAddFunction.apply

# Test the custom operator
x = torch.ones(2, 3, requires_grad=True)
y = torch.ones(2, 3, requires_grad=True)
z = my_add_function(x, y)
z.sum().backward()
print(x.grad)  # tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])
print(y.grad)  # tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])