使用Opencv和Tensorflow c时冲突Protobuf版本

Question

我目前正试图在一个非bazel项目中使用Tensorflow的共享库，所以我创建了一个。所以使用bazel从tensorflow归档。

但当我启动一个同时使用Opencv和Tensorflow的c程序时，它会让我产生以下错误：

[libprotobuf FATAL external/protobuf/src/google/protobuf/stubs/common.cc:78]此程序是根据协议缓冲区运行库的2.6.1版编译的，该版本与安装的版本（3.1.0）不兼容。联系程序作者以获取更新。如果您自己编译了该程序，请确保您的头文件来自与链接时间库相同版本的协议缓冲区。（版本验证在“/build/mir-pkdHET/mir-0.21.0 16.04.20160330/obj-x86_64-linux-gnu/src/protobuf/mir_protobuf.pb.cc”中失败。）在抛出“google:：protobuf:：FatalException”实例后调用terminate

what（）：此程序是根据协议缓冲区运行库的2.6.1版本编译的，该版本与安装的版本（3.1.0）不兼容。联系程序作者以获取更新。如果您自己编译了该程序，请确保您的头文件来自与链接时间库相同版本的协议缓冲区。（版本验证在“/build/mir-pkdHET/mir-0.21.0 16.04.20160330/obj-x86_64-linux-gnu/src/protobuf/mir_protobuf.pb.cc”中失败。）废弃（堆芯倾倒）

你能帮助我吗？

非常感谢。

Answer 1

这确实是一个相当严重的问题！我得到了与您类似的以下错误：

$./ceres_single_test 
[libprotobuf FATAL google/protobuf/stubs/common.cc:78] This program was compiled against version 2.6.1 of the Protocol Buffer runtime library, which is not compatible with the installed version (3.1.0).  Contact the program author for an update.  If you compiled the program yourself, make sure that your headers are from the same version of Protocol Buffers as your link-time library.  (Version verification failed in "/build/mir-pkdHET/mir-0.21.0+16.04.20160330/obj-x86_64-linux-gnu/src/protobuf/mir_protobuf.pb.cc".)
terminate called after throwing an instance of 'google::protobuf::FatalException'
Aborted

我的解决方法：

cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
sudo mkdir BACKUP
sudo mv libmirprotobuf.so* ./BACKUP/

现在，测试中的可执行文件可以运行了，很酷。然而，不酷的是，如果不从一个将备份路径添加到LD_LIBRARY_path的shell中运行，像gedit这样的东西就不再工作了：-（
希望有更好的解决方案？

Answer 2

该错误表明该程序是使用protobuf 2.6.1中的头文件（.h文件）编译的。这些标题通常可以在/usr/include/google/protobuf或/usr/local/include/google/protobuf中找到，尽管它们可能位于其他位置，具体取决于您的操作系统和程序的构建方式。您需要将这些头文件更新到3.1.0版本，然后重新编译程序。

Answer 3

您应该使用链接器脚本重建TensorFlow，以避免在Bazel创建的共享库中使第三方符号成为全局性的。这就是TensorFlow的Android Java/JNI库如何能够与设备上预装的protobuf库共存（查看TensorFlow/contrib/Android中的构建规则以获得一个工作示例）

这里有一个BUILD文件，我改编自Android库，这样做：

package(default_visibility = ["//visibility:public"])

licenses(["notice"])  # Apache 2.0

exports_files(["LICENSE"])

load(
    "//tensorflow:tensorflow.bzl",
    "tf_copts",
    "if_android",
)

exports_files([
    "version_script.lds",
])

# Build the native .so.
# bazel build //tensorflow/contrib/android_ndk:libtensorflow_cc_inference.so \
#   --crosstool_top=//external:android/crosstool \
#   --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain \
#   --cpu=armeabi-v7a
LINKER_SCRIPT = "//tensorflow/contrib/android:version_script.lds"

cc_binary(
    name = "libtensorflow_cc_inference.so",
    srcs = [],
    copts = tf_copts() + [
        "-ffunction-sections",
        "-fdata-sections",
    ],
    linkopts = if_android([
        "-landroid",
        "-latomic",
        "-ldl",
        "-llog",
        "-lm",
        "-z defs",
        "-s",
        "-Wl,--gc-sections",
        "-Wl,--version-script",  # This line must be directly followed by LINKER_SCRIPT.
        LINKER_SCRIPT,
    ]),
    linkshared = 1,
    linkstatic = 1,
    tags = [
        "manual",
        "notap",
    ],
    deps = [
        "//tensorflow/core:android_tensorflow_lib",
        LINKER_SCRIPT,
    ],
)

和version_script.lds的内容：

{
  global:
    extern "C++" {
        tensorflow::*;
    };
  local:
    *;
};

这将使tenorflow命名空间中的所有内容成为全局的，并且可以通过库获得，同时隐藏重置并防止它与原型冲突。

（在这件事上浪费了很多时间，所以我希望能有所帮助！）