在Windows7下调用vs2013生成的Caffe静态库时经常会提示Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type的错误,如下图:

这里参考网上资料汇总了几种解决方法:

1.      不使用Caffe的静态库,直接将Caffe的source加入到main工程中;

2.      将Caffe编译成动态库;

3.      使用Caffe静态库,新建一个caffe_layers_registry.hpp头文件,文件中的内容如下(部分代码段,需要将所有的层全部列出来),并且需要将此头文件include到其它文件的上面:

#include "caffe/common.hpp"
// may be need to include other head files

namespace caffe
{
    extern INSTANTIATE_CLASS(ConvolutionLayer);
    extern INSTANTIATE_CLASS(PoolingLayer);
    extern INSTANTIATE_CLASS(ReLULayer);
    extern INSTANTIATE_CLASS(TanHLayer);
	// other layer
	// may be need to REGISTER_LAYER_CREATOR()
}

4.      使用Caffe静态库,选中Caffe_Test工程 --> 右键,属性--> 通用属性 --> 引用 --> 添加引用 --> caffe(此caffe工程为caffe静态库工程) --> 项目引用属性 --> 链接库依赖项设置为True,使用库依赖项输入设置为True,如下图:

5.      使用Caffe静态库,在原有src/caffe/net.cpp文件中,添加如下代码段:

#define FORCE_REG(type) \
	extern LayerRegisterer<float> g_creator_f_##type; \
	extern LayerRegisterer<double> g_creator_d_##type; \
	LayerRegisterer<float> *__g_creator_f_##type = &g_creator_f_##type; \
	LayerRegisterer<double> *__g_creator_d_##type = &g_creator_d_##type

FORCE_REG(TanH);
FORCE_REG(Pooling);
FORCE_REG(ReLU);
FORCE_REG(Sigmoid);
FORCE_REG(Softmax);
FORCE_REG(Dropout);
FORCE_REG(Convolution);
FORCE_REG(Deconvolution);
FORCE_REG(Concat);
FORCE_REG(BNLL);
FORCE_REG(Flatten);
FORCE_REG(InnerProduct);
FORCE_REG(Eltwise);
FORCE_REG(Power);
FORCE_REG(LRN);
FORCE_REG(MemoryData);
FORCE_REG(Data);
FORCE_REG(Split);
FORCE_REG(Reshape);
FORCE_REG(Im2col);
FORCE_REG(Slice);
FORCE_REG(PReLU);
FORCE_REG(SoftmaxWithLoss);
FORCE_REG(Accuracy);

以上第4种、第5种方法亲自测试过可以正常调用Caffe静态库,但是依赖的Caffe源码比较老,后面会更新到最新版本。

GitHubhttps://github.com/fengbingchun/Caffe_Test

windows7下解决caffe check failed registry.count(type) == 1(0 vs. 1) unknown layer type问题的更多相关文章

  1. 【神经网络与深度学习】Caffe训练执行时爆出的Check failed: registry.count(t ype) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type

    自己建立一个工程,希望调用libcaffe.lib ,各种配置好,也能成功编译,但是运行就会遇到报错 F0519 14:54:12.494139 14504 layer_factory.hpp:77] ...

  2. caffe 训练时,出现错误:Check failed: error == cudaSuccess (4 vs. 0) unspecified launch failure

    I0415 15:03:37.603461 27311 solver.cpp:42] Solver scaffolding done.I0415 15:03:37.603549 27311 solve ...

  3. caffe运行错误: im2col.cu:61] Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function

    错误: im2col.cu:61] Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0)  invalid device function 原因:由于Makefil ...

  4. Windows下解决github push failed (remote: Permission to userA/XXXX.git denied to userB.) 上传gitHub失败报错

    Windows环境下解决 github push failed (remote: Permission to userA/XXXX.git denied to userB.) · 初学GitHub的朋 ...

  5. 【神经网络与深度学习】caffe静态链接库“Unknown layer type: Convolution (known types: )”和“ 磁盘空间不足”问题的解决办法

    这一段时间把caffe在windows环境下编译了一下,tool里面的cpp全部编译成了exe.再用的时候有两个问题让我头疼了好长时间! 第一个问题 "db_lmdb.hpp:14] Che ...

  6. 配置SSD-caffe测试时出现“Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal”解决方案

    这是由于GPU数量不匹配造成的,如果训练自己的数据,那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id项改为自己的GPU块数,一块就是0,两块就是1,以此类推. 但是SSD配置时 ...

  7. CUDA报错: Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available. 以及:Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED

    Error描述: aita@aita-Alienware-Area-51-R5:~/AITA2/daisida/ssd-github/caffe$ make runtest -j8 .build_re ...

  8. 【CUDA开发】 Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function

    最近在复现R-CNN一系列的实验时,配置代码环境真是花费了不少时间.由于对MATLAB不熟悉,实验采用的都是github上rbg大神的Python版本.在配置Faster R-CNN时,编译没有问题, ...

  9. check failed status == cudnn_status_success (4 vs. 0) cudnn_status_internal_error

    Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error  这个有可能是显存不足造成的,或者网络参数不对造成的 check failed ...

随机推荐

  1. SQL SERVER Management Studio编写SQL时没有智能提示的解决方式

    1. 检查设置里是否启用智能感知(Intellisence),可以在“工具”→“选项”里设置 2. 如果启用后还是无效,可以新建一个查询窗口查询,输入关键词的前面几个字母看是否有提示(或者使用Ctrl ...

  2. [C++] 用Xcode来写C++程序[2] 操作变量

    用Xcode来写C++程序[2] 操作变量 此节讲解包括变量的初始化的几种方式,以及泛型编程的两种变量赋值方式. 最基本的变量赋值以及操作: // operating with variables # ...

  3. select 下拉框 disabled 则 Form 获取不到值

    select 下拉框 disabled 则 Form 获取不到值 有时候需要禁用 下拉框 , 但是表单又需要获取到 下拉框的值. 解决方案1: 使用文本框和隐藏域 来代替下拉框 disabled 解决 ...

  4. Gitflow 工作流简介

    Gitflow工作流简介 Gitflow工作流通过为功能开发.发布准备和项目维护分配独立的分支,让发布迭代过程更流畅. Gitflow工作流定义了一个围绕项目发布的严格分支模型,它会相对复杂一点,但提 ...

  5. Nginx变量.md

    ngx_http_core_module ngx_http_core_module模块支持名称与Apache服务器变量匹配的嵌入式变量. 首先,这些是表示客户请求头字段的变量,例如$ http_use ...

  6. 4521: [Cqoi2016]手机号码

    4521: [Cqoi2016]手机号码 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 512 MB Submit: 1030 Solved: 609 [Submit][Statu ...

  7. C#调取webapi

    //定义参数 C#调取webapi var content = new FormUrlEncodedContent(new Dictionary<string, string>() { { ...

  8. Java并发编程--7.Java内存操作总结

    主内存和工作内存 工作规则 Java内存模型, 定义变量的访问规则, 即将共享变量存储到内存和取出内存的底层细节  所有的变量都存储在主内存中,每条线程有自己的工作内存,工作内存中用到的变量, 是从主 ...

  9. python基础整理4——面向对象装饰器惰性器及高级模块

    面向对象编程 面向过程:根据业务逻辑从上到下写代码 面向对象:将数据与函数绑定到一起,进行封装,这样能够更快速的开发程序,减少了重复代码的重写过程 面向对象编程(Object Oriented Pro ...

  10. JavaScript实现计时器

    var myVar=setInterval(function(){myTimer()},1000); function myTimer() { var d = new Date(); document ...