前些天配置了一臺GPU機器，裝了opencl，也裝了OpenCV,OpenCV安裝的時候使用了WITH_OPENCV=ON選項。

后面在準備數據庫的使用，使用了caffe自帶的conver_imageset工具，總是出現core dump。由于caffe是release編譯的，gdb不出什么信息，顯示錯誤在LMDB中

感覺不太可能是LMDB的問題，于是編譯了debug版本的conver_imageset-d，gdb core出來的信息是

這回可以確定問題出在OpenCL，cv::ocl::haveOpenCL() 函數中。google了一下，確實有人在調用這個函數的時候收不到響應，但也沒有帖子能說明為什么。于是我想是否是OpenCL沒裝好，于是打算重裝OpenCL-》重裝OpenCV-》最后重裝caffe（鑒于依賴關系）。

當重裝OpenCL的時候，cuda的相應項都被自動刪除了，并換上了其他版本，reboot之后使用nvidia-smi就一直hang住沒有響應。

看來保留opencl功能還需要進一步探索，而此機器上的opencv又急需使用，于是只能棄車保帥，使用如下選項編譯了一版opencv,放棄了opencl

cmake -DWITH_OPENCL=OFF -DWITH_CUDA=ON -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_TBB=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH= ~/opencv_contrib/modules -D CMAKE_INSTALL_PREFIX= /usr/local ..

然后一切都work了，就是速度比我CPU的mac上還慢一點。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu+Tesla M40上OpenCL问题解决过程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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