person_monitor_fy/dependence/PaddleDetection/static/ppdet/ext_op

自定义OP的编译过程

注意： 编译自定义OP使用的gcc版本须与Paddle编译使用gcc版本一致，Paddle develop每日版本目前采用gcc 4.8.2版本编译，若使用每日版本，请使用gcc 4.8.2版本编译自定义OP，否则可能出现兼容性问题。

代码结构

• src: 扩展OP C++/CUDA 源码
• cornerpool_lib.py: Python API封装
• tests: 各OP单测程序

编译自定义OP

自定义op需要将实现的C++、CUDA代码编译成动态库，src/mask.sh中通过g++/nvcc编译，当然您也可以写Makefile或者CMake。

编译需要include PaddlePaddle的相关头文件，链接PaddlePaddle的lib库。 头文件和lib库可通过下面命令获取到:

# python
>>> import paddle
>>> print(paddle.sysconfig.get_include())
/paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/include
>>> print(paddle.sysconfig.get_lib())
/paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/libs

我们提供动态库编译脚本如下：

cd src
sh make.sh

最终编译会产出cornerpool_lib.so

说明： 若使用源码编译安装PaddlePaddle的方式，编译过程中cmake未设置WITH_MKLDNN的方式， 编译自定义OP时会报错找不到mkldnn.h等文件，可在make.sh中删除编译命令中的-DPADDLE_WITH_MKLDNN选项。

设置环境变量

需要将Paddle的核心库设置到LD_LIBRARY_PATH里, 先运行下面程序获取路径:

import paddle
print(paddle.sysconfig.get_lib())

可通过如下方式添加动态库路径:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:`python -c 'import paddle; print(paddle.sysconfig.get_lib())'`

执行单测

执行下列单测，确保自定义算子可在网络中正确使用：

# 回到 ext_op 目录，运行单测
cd ..
python test/test_corner_pool.py

单测运行成功会输出提示信息，如下所示：

.
----------------------------------------------------------------------
Ran 4 test in 2.858s

OK

更多关于如何在框架外部自定义 C++ OP，可阅读官网说明文档