C++で学ぶディープラーニング　のサンプルのコンパイルに関して

E: cd E:\local\cuda_nishi\cuMat E:\local\cuda_nishi\cuMat>nvcc -I../cuMat -I C:/app/boost_1_68_0 -Xcompiler "/EHsc /std:c++14 /wd 4819" -c test.cpp test.cpp e:\local\cuda_nishi\cumat\cuMat.h(872): error C2131: 式は定数に評価されませんでした e:\local\cuda_nishi\cumat\cuMat.h(872): note: 期限切れの変数の読み取りによってエラーが発生しました e:\local\cuda_nishi\cumat\cuMat.h(872): note: 'this' の使用量を参照してください

https://so-zou.jp/software/tech/programming/cpp/grammar/pointer/array.htm
 |--> "要素の数は定数式で指定しなければなりません。"

結局は、Windows C++(cl.exe) が、配列のアロケートに変数が使えないとの事のようです。

注） 上記では、nvcc で、 test.cpp をコンパイルしていますが、
nvcc から、 ネイティブのコンパイラー( cl.exe ) がコールされて、cpp はコンパイルされるみたいです。

cuMat.h
line 867 void maxRowIndex(int *idx) { if (mHost == NULL) this->memMallocHost(); memDeviceToHost(); float max[cols]; <-- こちら

これを変数で指定するならば、new演算子で生成します。との事なので、
... void maxRowIndex(int *idx) { if (mHost == NULL) this->memMallocHost(); memDeviceToHost(); //float max[cols]; // changed by nishi float *max=new float[cols];

Linux の gcc の方では、問題ないと、インターネットに記載がりました。

因みに、a.exe を作成する場合は、こちらをたたきます。 >nvcc -I../cuMat -I C:/app/boost_1_68_0 -Xcompiler "/EHsc /std:c++14 /wd 4819" -L C:/app/boost_1_68_0/build/lib -L "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/lib" -lcublas -llibcumat test.cpp

libcumat.lib は、同じディレクトリー(cuMat) の Makefile を実行して、作成しておきますが、こちらも Windows の nmake を使うので、 Makefile の手直しが必要です。

Makefile の例。#CC=g++ CC=cl NVCC=nvcc #CUDA_TOP=/usr/local/cuda #CUDA_TOP=%CUDA_PATH% CUDA_TOP="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1" INC=-I$(CUDA_TOP)/include -gencode=arch=compute_50,code=\"sm_50,compute_50\" #LIB=-L$(CUDA_TOP)/lib64 -L./ -lcublas -lcudart -lm #LIB=/LIBPATH:$(CUDA_TOP)/lib/x64 /LIBPATH:./ cublas.lib cudart.lib LIB=/LIBPATH:$(CUDA_TOP)\lib\x64 /LIBPATH:.\ EXT=obj #EXT=o #OPT=/EHsc /std:c++14 /wd 4819 #OPT=-Xcompiler "-fPIC /wd 4819" OPT=-Xcompiler "/EHsc /std:c++14 /wd 4819" #OPT=-Xcompiler "/EHsc /std:c++17 /wd 4819" OBJ=softmax_kernel.$(EXT) mat_log_kernel.$(EXT) mat_sin_kernel.$(EXT) \ mat_cos_kernel.$(EXT) adam2_kernel.$(EXT) \ mat_mul_elementwise_plus_kernel.$(EXT) mat_sqrt_kernel.$(EXT) \ mat_sqrt_d_kernel.$(EXT) relu_d_kernel.$(EXT) relu_kernel.$(EXT) \ prelu_d_kernel.$(EXT) prelu_kernel.$(EXT) sigmoid_d_kernel.$(EXT) \ sigmoid_kernel.$(EXT) tanh_d_kernel.$(EXT) tanh_kernel.$(EXT) \ softmax_cross_entropy_kernel.$(EXT) mat_sum_kernel.$(EXT) \ mat_l2_kernel.$(EXT) mat_div_kernel.$(EXT) mat_ones_kernel.$(EXT) \ mat_mul_elementwise_kernel.$(EXT) mat_vec_mul_kernel.$(EXT) \ mat_dot_product_kernel.$(EXT) mat_exp_kernel.$(EXT) \ element_wise_clip_kernel.$(EXT) mat_inverse_kernel.$(EXT) \ mat_inverse_d_kernel.$(EXT) batch_sum_kernel.$(EXT) \ vec_to_mat_kernel.$(EXT) im2col.$(EXT) \ pooling.$(EXT) slice_rows_kernel.$(EXT) # dropout_kernel.$(EXT) #OBJ=cuMat.o softmax_kernel.o mat_log_kernel.o mat_sin_kernel.o mat_cos_kernel.o adam2_kernel.o dropout_kernel.o mat_mul_elementwise_plus_kernel.o mat_sqrt_kernel.o mat_sqrt_d_kernel.o relu_d_kernel.o relu_kernel.o prelu_d_kernel.o prelu_kernel.o sigmoid_d_kernel.o sigmoid_kernel.o tanh_d_kernel.o tanh_kernel.o softmax_cross_entropy_kernel.o mat_sum_kernel.o mat_l2_kernel.o mat_div_kernel.o mat_ones_kernel.o mat_mul_elementwise_kernel.o mat_vec_mul_kernel.o mat_dot_product_kernel.o mat_exp_kernel.o element_wise_clip_kernel.o mat_inverse_kernel.o mat_inverse_d_kernel.o batch_sum_kernel.o vec_to_mat_kernel.o im2col.o pooling.o libcumat.lib:$(OBJ) LIB /VERBOSE $(LIB) /OUT:libcumat.lib $(OBJ) # link $(LIB) /OUT:libcumat.lib $(OBJ) # LIB /VERBOSE $(LIB) /OUT:libcumat.lib $(OBJ) # gcc -shared -o libcumat.so $(OBJ) # gcc -shared -o libcumat.so $(OBJ) $(LIB) softmax_kernel.$(EXT): softmax_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c softmax_kernel.cu $(INC) mat_log_kernel.$(EXT): mat_log_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_log_kernel.cu $(INC) mat_sin_kernel.$(EXT): mat_sin_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_sin_kernel.cu $(INC) mat_cos_kernel.$(EXT): mat_cos_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_cos_kernel.cu $(INC) adam2_kernel.$(EXT): adam2_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c adam2_kernel.cu $(INC) dropout_kernel.$(EXT): dropout_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c dropout_kernel.cu $(INC) mat_mul_elementwise_plus_kernel.$(EXT): mat_mul_elementwise_plus_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_mul_elementwise_plus_kernel.cu $(INC) mat_sqrt_kernel.$(EXT): mat_sqrt_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_sqrt_kernel.cu $(INC) mat_sqrt_d_kernel.$(EXT): mat_sqrt_d_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_sqrt_d_kernel.cu $(INC) relu_d_kernel.$(EXT): relu_d_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c relu_d_kernel.cu $(INC) relu_kernel.$(EXT): relu_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c relu_kernel.cu $(INC) prelu_d_kernel.$(EXT): prelu_d_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c prelu_d_kernel.cu $(INC) prelu_kernel.$(EXT): prelu_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c prelu_kernel.cu $(INC) sigmoid_d_kernel.$(EXT): sigmoid_d_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c sigmoid_d_kernel.cu $(INC) sigmoid_kernel.$(EXT): sigmoid_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c sigmoid_kernel.cu $(INC) tanh_d_kernel.$(EXT): tanh_d_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c tanh_d_kernel.cu $(INC) tanh_kernel.$(EXT): tanh_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c tanh_kernel.cu $(INC) softmax_cross_entropy_kernel.$(EXT): softmax_cross_entropy_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c softmax_cross_entropy_kernel.cu $(INC) mat_sum_kernel.$(EXT): mat_sum_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_sum_kernel.cu $(INC) mat_l2_kernel.$(EXT): mat_l2_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_l2_kernel.cu $(INC) mat_div_kernel.$(EXT): mat_div_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_div_kernel.cu $(INC) mat_ones_kernel.$(EXT): mat_ones_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_ones_kernel.cu $(INC) mat_mul_elementwise_kernel.$(EXT): mat_mul_elementwise_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_mul_elementwise_kernel.cu $(INC) mat_vec_mul_kernel.$(EXT): mat_vec_mul_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_vec_mul_kernel.cu $(INC) mat_dot_product_kernel.$(EXT): mat_dot_product_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_dot_product_kernel.cu $(INC) mat_exp_kernel.$(EXT): mat_exp_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_exp_kernel.cu $(INC) element_wise_clip_kernel.$(EXT): element_wise_clip_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c element_wise_clip_kernel.cu $(INC) mat_inverse_kernel.$(EXT): mat_inverse_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_inverse_kernel.cu $(INC) mat_inverse_d_kernel.$(EXT): mat_inverse_d_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c mat_inverse_d_kernel.cu $(INC) vec_to_mat_kernel.$(EXT): vec_to_mat_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c vec_to_mat_kernel.cu $(INC) batch_sum_kernel.$(EXT): batch_sum_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c batch_sum_kernel.cu $(INC) im2col.$(EXT): im2col.cu $(NVCC) $(OPT) -c im2col.cu $(INC) pooling.$(EXT): pooling.cu $(NVCC) $(OPT) -c pooling.cu $(INC) slice_rows_kernel.$(EXT): slice_rows_kernel.cu $(NVCC) $(OPT) -c slice_rows_kernel.cu $(INC) #cuMat.$(EXT): cuMat.cpp # $(CC) -fPIC -c cuMat.cpp $(INC) -std=c++11 clean: del *.$(EXT) del libcumat.lib #rm -f libcumat.so #rm -f *.o