详解无法解析的外部符号 “public: __cdecl nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator

逃离我推掉我的手 2024-05-06 23:06 59阅读 0赞

**目录**

详解无法解析的外部符号 “public: \_\_cdecl nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator

描述错误和原因

解决方案

总结

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## 详解无法解析的外部符号 “public: \_\_cdecl nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator ##

在使用 NVIDIA TensorRT 进行深度学习模型推理时，你可能会遇到类似下面的错误信息：

***error LNK2019: 无法解析的外部符号 "public: \_\_cdecl nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator(...)"... 这个错误通常出现在使用 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法时，因为 YOLO Plugin 与 TensorRT 框架结合使用时，需要对应的 Plugin 创建者。***

### 描述错误和原因 ###

错误信息 "无法解析的外部符号" 意味着链接器找不到对应的符号或函数的实现。这通常是由于缺失或错误的库文件导致的。 在这个具体的错误中，我们看到 "nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator" 这样的符号无法解析。这是 YOLO Plugin 的创建者构造函数。解决该问题的方法是确保链接器可以找到对应的函数实现。

### 解决方案 ###

下面是一些常见的解决方案，帮助你解决这个错误：

1.  **确认库文件路径和导入**: 首先，确保你已经正确设置了 TensorRT 库和头文件的路径，并在项目中正确导入了相关的库文件。确保你已经正确链接了 TensorRT 和其他必要的依赖库。
2.  **检查版本兼容性**: 确保你所使用的 TensorRT 版本与 YOLO Plugin 版本兼容。有时，不同版本之间的接口和符号可能会有所不同，导致链接错误。
3.  **重新编译和链接**: 如果你对项目进行了修改或添加了新的代码文件，确保重新编译和链接所有的源文件和库文件。有时候，链接错误可能是由于编译过程中的一些问题导致的。
4.  **检查依赖项**: 确保项目中所有的依赖项都已正确安装和配置。缺失或错误的依赖项可能导致链接错误。
5.  **检查命名空间和类名**: 确保在代码中正确使用了 **nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator** 类的命名空间和类名。存在命名空间或类名错误可能导致链接器找不到对应的符号。
6.  **查找示例代码和文档**: 如果你使用的是第三方库或框架，尝试查找相关的示例代码和文档，看是否有额外的设置或配置需要完成。

如何使用 NVIDIA TensorRT 和 YOLO Plugin。 首先，确保你已经安装并正确配置了 NVIDIA TensorRT，并将相关的库文件路径添加至项目设置中。

cppCopy code
    #include "NvInfer.h"
    #include "YoloPluginCreator.h"
    int main() {
        // 创建 TensorRT 上下文
        nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(...); // 根据实际情况填写参数
        // 创建 TensorRT 的推理引擎
        nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(...); // 根据实际情况填写参数
        // 创建 TensorRT 的执行上下文
        nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
        // 设置输入和输出tensor，添加相应的缓冲区
        // 进行推理
        context->execute(...); // 根据实际情况填写参数
        // 处理输出结果
        // 释放资源
        context->destroy();
        engine->destroy();
        runtime->destroy();
        return 0;
    }

在上述示例代码中，我们首先包含了相应的头文件，例如"NvInfer.h"和"YoloPluginCreator.h"。然后，创建了 TensorRT 的运行时（runtime），使用运行时来反序列化以前编译好的 TensorRT 推理引擎（engine）。接着，创建了推理执行上下文（context），并设置输入和输出张量及其缓冲区。最后，在执行上下文上调用execute函数进行推理，处理输出结果，并释放创建的资源。

### 总结 ###

无法解析的外部符号错误通常是由链接器找不到符号实现的问题所导致。在使用 NVIDIA TensorRT 进行深度学习推理时，特别是在结合 YOLO Plugin 时，确保正确设置库文件路径、链接正确的依赖项和兼容的版本是解决这类错误的关键。同时，仔细检查命名空间、类名和相关的代码也是必要的。如果需要，可以查找示例代码和文档以获取更多帮助。