Kotlin/Native张量流
Kotlin/Native Tensorflow
我创建了一个 tensorflow 库并尝试在我的 kotlin 脚本中获取 tensorflow 版本
import tensorflow.TF_Version
fun main(args: Array<String>) {
TF_Version()
}
idea 可以 link TF_Version() 方法到库用 Ctrl+click
那里(在图书馆)我有方法
fun TF_Version(): CPointer<ByteVar>? {
return interpretCPointer<ByteVar>(kniBridge0())
}
@SymbolName("tensorflow_kniBridge0")
private external fun kniBridge0(): NativePtr
但是当我尝试构建并启动时,我看到了这个错误
/tmp/konan_temp8584442034275821874/combined.o:ld-temp.o:function Konan_start: error: undefined reference to 'tensorflow_kniBridge0'
error: /home/fnasibov/.konan/dependencies/target-gcc-toolchain-3-linux-x86-64/x86_64-unknown-linux-gnu/bin/ld.gold invocation reported errors
请帮我解决这个问题
找到解决方案:
我的 .def 文件是
headers = /home/user/.konan/third--arty/tensorflow/include/tensorflow/c/c_api.h
在我将 Opts 添加到 def 文件后:
headers = /home/fnasibov/.konan/third-party/tensorflow/include/tensorflow/c/c_api.h
compilerOpts.linux = -I/usr/include -I/usr/include/x86_64-linux-gnu
linkerOpts.linux = -L/home/user/.konan/third-party/tensorflow/lib -ltensorflow
并重新生成 klib - 成功了!
我创建了一个 tensorflow 库并尝试在我的 kotlin 脚本中获取 tensorflow 版本
import tensorflow.TF_Version
fun main(args: Array<String>) {
TF_Version()
}
idea 可以 link TF_Version() 方法到库用 Ctrl+click 那里(在图书馆)我有方法
fun TF_Version(): CPointer<ByteVar>? {
return interpretCPointer<ByteVar>(kniBridge0())
}
@SymbolName("tensorflow_kniBridge0")
private external fun kniBridge0(): NativePtr
但是当我尝试构建并启动时,我看到了这个错误
/tmp/konan_temp8584442034275821874/combined.o:ld-temp.o:function Konan_start: error: undefined reference to 'tensorflow_kniBridge0' error: /home/fnasibov/.konan/dependencies/target-gcc-toolchain-3-linux-x86-64/x86_64-unknown-linux-gnu/bin/ld.gold invocation reported errors
请帮我解决这个问题
找到解决方案: 我的 .def 文件是
headers = /home/user/.konan/third--arty/tensorflow/include/tensorflow/c/c_api.h
在我将 Opts 添加到 def 文件后:
headers = /home/fnasibov/.konan/third-party/tensorflow/include/tensorflow/c/c_api.h
compilerOpts.linux = -I/usr/include -I/usr/include/x86_64-linux-gnu
linkerOpts.linux = -L/home/user/.konan/third-party/tensorflow/lib -ltensorflow
并重新生成 klib - 成功了!