sparseLM在VS2010 win7-x64 环境下配置

sparseLM  稀疏矩阵的非线性最小二乘 LM算法。

第一步，sparseLM首先需要安装suitesparse库。参考链接：
http://blog.csdn.net/xiamentingtao/article/details/50100549#reply
这次我们重点讲解一下如何安装suitesparse库。

SuiteSparse是世界上最优秀的稀疏矩阵处理工程之一。SuiteSparse是一组C、Fortran和MATLAB函数集，用来生成空间稀疏矩阵数据。在SuiteSparse中几何多种稀疏矩阵的处理方法，包括矩阵的LU分解，QR分解，Cholesky分解，提供了解非线性方程组、实现最小二乘法等多种函数代码。

SuitSparse包含了众多的依赖库，例如：blas库、lapack库、cholmod库等，所以安装很复杂。不过值得庆幸的是，国外早有大牛已经实现了在windows,Linux或者mac等所平台上的cmake脚本，具体参考Github项目<<suitesparse-metis-for-windows>>
https://github.com/jlblancoc/suitesparse-metis-for-windows/tree/v1.3.0
打开Github，会发现作者已经写了详细的安装流程，不过经过我亲测，还是有很多的陷阱。所以我将一步步地将所有的步骤给大家讲清楚，希望大家也能将自己学习历程中一些重要的知识分享出来，共建我们的开源社区。

先说一下我的配置：

    Windows 7 SP1, Visual studio 2008, cmake  2.8.

下面正式开始：

1. 安装Cmake

2.  下载或克隆Gthub上最新的项目版本，本版本为v1.3.0,然后解压到某个本地文件下，我们暂称这个路径为SP_ROOT，我这里是F:\suitsparse\suitesparse-metis-vs2008

我的如图所示：

   


这里注意：我们看到Gtihub上建议我们分别下载 SuiteSparse-X.Y.Z.tar.gz和 metis-X.Y.Z.tar.gz.（建议metis版本在5以下，比如metis-4.0.3，或者不要覆盖它），然后覆盖它原来所含的源代码。这里我觉得有点矛盾，因为我们打开https://github.com/jlblancoc/suitesparse-metis-for-windows/releases，就会看到v1.3.0的更新说明：

 
For the convenience of users, SuiteSparse+METIS souces are now also bundled in this package.
Support for CUDA builds (Enable 

WITH_CUDA

)
所以根本没有必要下载上面两个文件，用它的就可以了。当然了，你重新下载两个文件，并覆盖原来的文件也是可行的。只要你按照它的说明去做即可。(再说一遍，最好不要覆盖这两个文件)

 

3.
 打开 SP_ROOT/

metis/CMakeLists.txt，在

行project(METIS)后面加上命令
cmake_policy(SET CMP0022 NEW)，

即：

[cpp] view plain copy

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)  

project(METIS)  

cmake_policy(SET CMP0022 NEW)  

set(GKLIB_PATH "GKlib" CACHE PATH "path to GKlib")  

set(SHARED FALSE CACHE BOOL "build a shared library")  

  

if(MSVC)  

  set(METIS_INSTALL FALSE)  

else()  

  set(METIS_INSTALL TRUE)  

endif()  

  

# Configure libmetis library.  

if(SHARED)  

  set(METIS_LIBRARY_TYPE SHARED)  

else()  

  set(METIS_LIBRARY_TYPE STATIC)  

endif(SHARED)  

  

include(${GKLIB_PATH}/GKlibSystem.cmake)  

# Add include directories.  

include_directories(${GKLIB_PATH})  

include_directories(include)  

# Recursively look for CMakeLists.txt in subdirs.  

add_subdirectory("include")  

add_subdirectory("libmetis")  

add_subdirectory("programs")  

另外，如果你要使用CUDA，注意版本，具体见图：

 



4.  运行 CMake (cmake-gui)，

然后：

 
   设置"Source
code"为SP_ROOT
 设置"Build"
路径为任何空的路径，一般SP_ROOT/build
 按 "Configure"。
   然后你会发现有很多红的地方，你可以点击它们，再"Configure"，尤其注意的是为了避免一些编译器中关于复数可能会出
     错，HAVE_COMPLEX 被关闭。(但是经过我在平台上再三测试，你最好不要去勾,否则很容易在后面的编译阶段发生错误.)
 按 "Generate" 

如图：


5.编译和安装

在Visual Studio,打开SuiteSparseProject.sln，并且建立Debug
和Release两种模式下的

INSTALL

 工程（设为启动项目）。



可能会出现很多的警告，不过一切都是OK的。

6.注意： SuiteSparseConfig.cmake应该位于install路径下，它将用于你的项目正确地连接到SuiteSparse

如图即为cmake的结果：



 

这样的话，就安装好了

第二步，安装sparseLM,在用CMAKE编译SparseLM的时候，需要修改一些库的名称，截图如下： 



修改后，使用VS打开，先编译splm；不要编译demo，不知为何，系统提供的demo环境有问题，后来我手动重新创建了一个工程，导入各种库，

INCLUDE:





  

LIBRARY




splm.lib

libcholmod.lib

libamd.lib

libcamd.lib

libcolamd.lib

libccolamd.lib

libcxsparse.lib

libklu.lib

libldl.lib

libspqr.lib

libumfpack.lib

metis.lib

suitesparseconfig.lib

liblapack.lib

libblas.lib

把。dll文件复制到debug路径下，完成了demo的运行。



例程解析参考：http://blog.csdn.net/u012348774/article/details/51106287