Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Попытка скомпилировать существующий код Matlab, но возникает ошибка mex: не обычный файл или не существует

Я пытаюсь настроить систему обнаружения транспортных средств из кода LSVM здесь: https://github.com/rbgirshick/voc-dpm

Я использую Red Hat Linux с Matlab 2011a.

Я распаковал вышеуказанные системные файлы и открыл Matlab. Я выбираю весь каталог, куда я распаковал файлы, и все подкаталоги в нем, щелкаю правой кнопкой мыши и делаю «Добавить в путь».

Затем я щелкаю правой кнопкой мыши compile.m в Matlab и нажимаю «Выполнить».

Но я получаю следующую ошибку:

mex: fv_cache/fv_cache.cc not a normal file or does not exist.

Warning: Maybe you need to call fv_cache('unlock') first?

Кто-нибудь знает, как это исправить?

Я пробовал вызывать fv_cache('unlock') в разных местах файла компиляции, но безрезультатно. Я не очень разбираюсь в Matlab и во всем этом.

linux computer-vision matlab mex
15.01.2015

  • Что ж, fv_ache/fv_cache.cc выглядит подозрительно для меня. Разве это не должно быть fv_cache/fv_cache.cc? Кроме того, попробуйте убедиться, что ваш рабочий каталог находится там, где находится compile.m, а затем введите compile в командной строке вместо щелчка правой кнопкой мыши. (Это также может быть проблема с вашим конкретным компилятором, но, скорее всего, это просто проблема пути). 15.01.2015
  • Да, это была просто опечатка в моем вопросе - я ее исправил. Я действительно новичок в Matlab ... Разве опция добавления пути не сделала это моим рабочим каталогом? Структура каталогов начинается с voc-releast5, и это верхняя папка, которую я добавил в путь, и именно там находится compile.m. Я попытался ввести компиляцию в командной строке Matlab, но получил ту же ошибку. Определение команды компиляции: compile(opt, verb, mex_file). Итак, я также попробовал compile('on','on') ... но это не сработало. 15.01.2015
  • Я также добавил абсолютный путь к fv_cache с помощью команды addpath() в командной строке Matlab. Но я получаю ту же ошибку. Я также добавил этот путь, используя File›Set Path. Есть что-то, что мне не хватает? 15.01.2015
  • Ошибка, которую вы получаете, не связана с путем поиска MATLAB, поскольку сама команда (compile) находится и выполняется. Исходный файл mex, который ищет compile, обрабатывается больше как файл данных, и на него ссылаются из текущего рабочего каталога. Вот почему @nkjt рекомендует вам установить в качестве рабочего каталога каталог, содержащий compile.m (используемая команда - cd), а не возиться с путем поиска MATLAB. 16.01.2015
  • не повезло, пожалуйста, обновите? 24.10.2015

Ответы:


1

Это может быть связано с неправильной компиляцией файла fv_cache.cc. Мое решение использует $ mex -DMX_COMPAT_32 $ при компиляции на 64-битной машине.

28.09.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..