Paddle/doc/v2/howto/capi/compile_paddle_lib_cn.md

安装、编译与链接C-API预测库

直接下载安装

从CI系统中下载最新的C-API开发包进行安装，用户可以从下面的表格中找到需要的版本：

版本说明	C-API
cpu_avx_mkl	paddle.tgz
cpu_avx_openblas	paddle.tgz
cpu_noavx_openblas	paddle.tgz
cuda7.5_cudnn5_avx_mkl	paddle.tgz
cuda8.0_cudnn5_avx_mkl	paddle.tgz
cuda8.0_cudnn7_avx_mkl	paddle.tgz
cuda9.0_cudnn7_avx_mkl	paddle.tgz

从源码编译

用户也可以从 PaddlePaddle 核心代码编译C-API链接库，只需在编译时配制下面这些编译选项：

选项	值
WITH_C_API	ON
WITH_PYTHON	OFF（推荐）
WITH_SWIG_PY	OFF（推荐）
WITH_GOLANG	OFF（推荐）
WITH_GPU	ON/OFF
WITH_MKL	ON/OFF

建议按照推荐值设置，以避免链接不必要的库。其它可选编译选项按需进行设定。

下面的代码片段从github拉取最新代码，配制编译选项（需要将PADDLE_ROOT替换为PaddlePaddle预测库的安装路径）：

PADDLE_ROOT=/path/of/capi
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
cd Paddle
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$PADDLE_ROOT \
      -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
      -DWITH_C_API=ON \
      -DWITH_SWIG_PY=OFF \
      -DWITH_GOLANG=OFF \
      -DWITH_PYTHON=OFF \
      -DWITH_MKL=OFF \
      -DWITH_GPU=OFF  \
      ..

执行上述代码生成Makefile文件后，执行：make && make install。成功编译后，使用C-API所需的依赖（包括：（1）编译出的PaddlePaddle预测库和头文件；（2）第三方链接库和头文件）均会存放于PADDLE_ROOT目录中。

编译成功后在 PADDLE_ROOT 下会看到如下目录结构（包括了编译出的PaddlePaddle头文件和链接库，以及第三方依赖链接库和头文件（如果需要，由链接方式决定））：

├── include
│   └── paddle
│       ├── arguments.h
│       ├── capi.h
│       ├── capi_private.h
│       ├── config.h
│       ├── error.h
│       ├── gradient_machine.h
│       ├── main.h
│       ├── matrix.h
│       ├── paddle_capi.map
│       └── vector.h
├── lib
│   ├── libpaddle_capi_engine.a
│   ├── libpaddle_capi_layers.a
│   ├── libpaddle_capi_shared.so
│   └── libpaddle_capi_whole.a
└── third_party
    ├── gflags
    │   ├── include
    │   │   └── gflags
    │   │       ├── gflags_completions.h
    │   │       ├── gflags_declare.h
    │   │       ...
    │   └── lib
    │       └── libgflags.a
    ├── glog
    │   ├── include
    │   │   └── glog
    │   │       ├── config.h
    │   │       ...
    │   └── lib
    │       └── libglog.a
    ├── openblas
    │   ├── include
    │   │   ├── cblas.h
    │   │   ...
    │   └── lib
    │       ...
    ├── protobuf
    │   ├── include
    │   │   └── google
    │   │       └── protobuf
    │   │           ...
    │   └── lib
    │       └── libprotobuf-lite.a
    └── zlib
        ├── include
        │   ...
        └── lib
            ...

链接说明

目前提供三种链接方式：

1. 链接libpaddle_capi_shared.so 动态库（这种方式最为简便，链接相对容易，在无特殊需求情况下，推荐使用此方式），需注意：

   1. 如果编译时指定编译CPU版本，且使用OpenBLAS数学库，在使用C-API开发预测程序时，只需要链接libpaddle_capi_shared.so这一个库。
   2. 如果是用编译时指定CPU版本，且使用MKL数学库，由于MKL库有自己独立的动态库文件，在使用PaddlePaddle C-API开发预测程序时，需要自己链接MKL链接库。
   3. 如果编译时指定编译GPU版本，CUDA相关库会在预测程序运行时动态装载，需要将CUDA相关的库设置到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

2. 链接静态库 libpaddle_capi_whole.a，需注意：

   1. 需要指定-Wl,--whole-archive链接选项。
   2. 需要显式地链接 gflags、glog、libz、protobuf 等第三方库，可在PADDLE_ROOT/third_party下找到。
   3. 如果在编译 C-API 时使用OpenBLAS数学库，需要显示地链接libopenblas.a。
   4. 如果在编译 C-API 是使用MKL数学库，需要显示地链接MKL的动态库。

3. 链接静态库 libpaddle_capi_layers.a和libpaddle_capi_engine.a，需注意：

   1. 这种链接方式主要用于移动端预测。
   2. 为了减少生成链接库的大小把libpaddle_capi_whole.a拆成以上两个静态链接库。
   3. 需指定-Wl,--whole-archive -lpaddle_capi_layers 和 -Wl,--no-whole-archive -lpaddle_capi_engine 进行链接。
   4. 第三方依赖库需要按照与方式2同样方法显示地进行链接。