Windows下编译xgboost的C++源码（方便vs运行的）

逃离我推掉我的手 2022-05-05 14:00 355阅读 0赞

**（作者：陈玓玏）**

## **1、 下载源码：** ##

网址：[https://github.com/dmlc/xgboost][https_github.com_dmlc_xgboost] ，最好不要直接下载zip，而是克隆，因为直接下载会下载不到xgboost依赖的dmlc-core和rabbit等库，导致编译失败。克隆的好方法是通过git，Windows版的git下载地址：[https://gitforwindows.org/][https_gitforwindows.org]

下载好git后，打开git bash，输入：

$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
    $ git init  --初始化一个空的本地仓库
    $ git submodule init   --对子模块初始化

–recursive可以帮我们把依赖库也下载下来。并且在输入git submodule init前一定要先输入git init，不然会报错：fatal: not a git repository (or any of the parent directories): .git.

## **2、安装cmake** ##

如果想用vs运行源码，需要先产生sln格式的解决方案，所以我们需要一个神器叫cmake。下载地址：[https://cmake.org/download/][https_cmake.org_download] 。我下的是图中红线画出的版本：  
![在这里插入图片描述][70]  
接着是傻瓜式安装，不过在选择是否把cmake加入到系统变量中时选择是。  
安装完之后记得重启，否则不能使用cmake。

## **3、编译源码** ##

开始跟着xgboost官方文档 [https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html][https_xgboost.readthedocs.io_en_latest_build.html] 中的Compile XGBoost with Microsoft Visual Studio部分操作：  
右键开始，点击运行，输入cmd，由此打开windows命令行。  
打开命令行之后，cd到xgboost文件夹下，逐行输入以下命令：

$ mkdir build
    $ cd build
    $ cmake .. -G"Visual Studio 12 2013 Win64"

最后一句话要注意一下，12 2013指的是你所用的vs的版本号，所以要对应，比如我用的是2017版，这里也需要把2013改为2017，否则就会报错。  
这句话到底怎么改，看下图：  
![在这里插入图片描述][70 1]  
如果你用的vs版本是2017，那么你需要把最后一句话改成cmake … -G"Visual Studio 15 2017 Win64"。  
编译成功的标准就是：命令行窗口会提示你成功了，并且lib文件夹下会出现xgboost.dll文件，并且build文件夹下会出现xgboost.sln文件，有了这个文件才能在vs上运行。

## **4、运行xgboost** ##

用vs打开build文件夹中的xgboost.sln文件。

现在要按照 [https://blog.csdn.net/qq\_27792379/article/details/69487258][https_blog.csdn.net_qq_27792379_article_details_69487258] 这个网站的步骤来操作了。为了避免重复打字，我直接把这个博主的文章这一段给弄过来啦。

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3.打开xgboost.sln工程，接下来部分介绍如何运行cli\_main.cc文件

3.1 找到码源的xgboost\\demo\\binary\_classification目录  
cmd下运行下面命令生成数据  
python [mapfeat.py][]  
python [mknfold.py][] agaricus.txt 1  
其中mushroom.conf是要作为cli\_main.cc的主函数参数传入的（其中数据路径的参数改成绝对路径不加引号）  
3.2打开vs2013工程右键xgboost项目->属性->配置属性->调试->命令行参数：mushroom.conf的绝对路径  
3.3程序中打断点，debug运行xgboost项目（注意只运行xgboost，不要debug solution中的其他项目），至此就可以单步运行C++码源了！！

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这里介绍的是怎么运行binary\_classification模型，其实我还想知道怎么去运行其他的模型，比如多分类，经过一番折腾，发现这些命令就藏在D:\\Users\\chendile\\Documents\\Visual Studio 2017\\xgboost\\demo\\binary\_classification\\runexp.sh文件中，用记事本打开就能看到了。这个文件是shell脚本，在linux上就能直接运行了，生成训练集测试集、训练模型、预测模型这些命令都已经写好了。但是在windows下稍微麻烦些，如果想知道这个文件里每一步在做什么，就看这个文件夹里的readme文件即可，其他的模型demo也是类似的方法来看。

## **5、可能出现的错误** ##

我在尝试单步运行过程中出现了一个错误：  
![在这里插入图片描述][70 2]  
一般这种错误发生的原因是环境的不兼容，即电脑用的是64位的，而软件还是32位的环境。我第一个想到的解决方案是把软件的环境改成64位的，找到一个方案：  
[https://blog.csdn.net/u010452239/article/details/70238105/][https_blog.csdn.net_u010452239_article_details_70238105]

如果你的dll、计算机、软件环境都已经是64位的了，但是无法单步执行，检查你的vs的配置项是否为release，因为只有配置项是debug的时候，我们才能进行单步调试。我的这个问题也还没解决，有解决了的小伙伴，可以留言分享你的方法，不胜感激。

**参考文章：**

1.  Windows下使用cmake：[https://www.cnblogs.com/saucerman/articles/5608134.html][https_www.cnblogs.com_saucerman_articles_5608134.html]
2.  xgboost官方文档：[https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html][https_xgboost.readthedocs.io_en_latest_build.html]
3.  windows下使用vs C++2013编译xgboost源码:[https://blog.csdn.net/qq\_27792379/article/details/69487258][https_blog.csdn.net_qq_27792379_article_details_69487258]
4.  另一种windows下用cmake和vs编译xgboost源码的方法：[https://blog.csdn.net/lzv2v/article/details/71190732][https_blog.csdn.net_lzv2v_article_details_71190732]

[https_github.com_dmlc_xgboost]: https://github.com/dmlc/xgboost
[https_gitforwindows.org]: https://gitforwindows.org/
[https_cmake.org_download]: https://cmake.org/download/
[70]: /images/20220505/058bebbdc8774804ad632ad82c8da873.png
[https_xgboost.readthedocs.io_en_latest_build.html]: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html
[70 1]: /images/20220505/d6d7d68873304601925386043ac5930f.png
[https_blog.csdn.net_qq_27792379_article_details_69487258]: https://blog.csdn.net/qq_27792379/article/details/69487258
[mapfeat.py]: http://mapfeat.py
[mknfold.py]: http://mknfold.py
[70 2]: /images/20220505/85f50ed4210a4eac9bc664e5b37d721b.png
[https_blog.csdn.net_u010452239_article_details_70238105]: https://blog.csdn.net/u010452239/article/details/70238105/
[https_www.cnblogs.com_saucerman_articles_5608134.html]: https://www.cnblogs.com/saucerman/articles/5608134.html
[https_blog.csdn.net_lzv2v_article_details_71190732]: https://blog.csdn.net/lzv2v/article/details/71190732