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# 自定义OP的编译过程
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**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。
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## 代码结构
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- src: 扩展OP C++/CUDA 源码
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- cornerpool_lib.py: Python API封装
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- tests: 各OP单测程序
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## 编译自定义OP
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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。
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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:
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```
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# python
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>>> import paddle
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>>> print(paddle.sysconfig.get_include())
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/paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/include
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>>> print(paddle.sysconfig.get_lib())
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/paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/libs
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```
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我们提供动态库编译脚本如下：
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```
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cd src
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sh make.sh
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```
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最终编译会产出`cornerpool_lib.so`
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**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，
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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。
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## 设置环境变量
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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:
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```
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import paddle
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print(paddle.sysconfig.get_lib())
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```
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可通过如下方式添加动态库路径:
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```
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export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:`python -c 'import paddle; print(paddle.sysconfig.get_lib())'`
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```
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## 执行单测
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执行下列单测，确保自定义算子可在网络中正确使用：
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# 回到 ext_op 目录，运行单测
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cd ..
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python test/test_corner_pool.py
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单测运行成功会输出提示信息，如下所示：
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.
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Ran 4 test in 2.858s
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OK
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```
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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](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_usage/index_cn.html)
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