关于指定Module.symvers路径的问题?

dckfly007 2013-06-20 12:18:02
在新版linux内核中,模块间的引用需要增加相应的符号表,
如:
把mod_a的Module.symvers放到mod_b的当前路径,从而编译mod_b,符号信息会自动连接进去.
或者在mod_b的makefile中使用KBUILD_EXTRA_SYMBOLS指定mod_a的Module.symvers, 如:
KBUILD_EXTRA_SYMBOLS=modules/mod_a/Module.symvers

现在我有两个模块,在makefile中不想使用绝对路径, 在编译mod_b下的KO时,使用KBUILD_EXTRA_SYMBOLS= $(shell pwd)/../mod_a/Module.symvers结果找不到a中的Module.symvers,原因是../跳不到上一级,请问下这个问题怎么解决,谢谢。
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showstopper_x 2014-11-26
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请问楼主是如何解决的
dckfly007 2013-06-21
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依靠sed 可以解决,但是在添加多个符号表时,KBUILD_EXTRA_SYMBOLS+= 不起作用,求解答?
Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网,在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会最佳论文奖。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用Swin Transformer训练自己的数据集。  本课程将介绍Transformer及在CV领域的应用、Swin Transformer的原理。 课程以多目标检测(足球和梅西同时检测)为例进行Swin Transformer实战演示。 课程在Windows和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括:安装软件环境、安装Pytorch、安装Swin-Transformer-Object-Detection、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、数据集格式转换(Python脚本完成)、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计、日志分析。  相关课程: 《Transformer原理与代码精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045

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