搭建属于自己的openwrt的开发环境
Posted songshuaistudy
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了搭建属于自己的openwrt的开发环境相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
系统版本:ubuntu 16.04 LTS 64bits
零、流程化、标准化的步骤,光明的大道往前走
1、先从github clone下来
HTTPS : git clone https://git.openwrt.org/openwrt/openwrt.git
如果比较慢或者不能clone可以换成:
SSH: git clone git://git.openwrt.org/openwrt/openwrt.git
2、在完成clone之后。然后在openwrt目录下
1 ./scripts/feeds update -a 2 ./scripts/feeds install –a
注:./scripts/feeds 这个脚本只是使软件包出现在 make menuconfig 配置菜单中, 而并不是真正的安装或者编译软件。
此过程比较慢,建议提前下载好 dl 和 feeds 文件,拷贝到对应目录下,然后进行后续操作。
3、然后选择硬件对应的平台
make menuconfig
4、编译
make V=99 或者 make V=s
在这里个人不建议在第一次编译的时候使用多线程编译,容易出问题,如果实在想走出自己的风格,可以使用多线程进行编译
make V=99 -jn # n为使用的线程数,比如 1 线程就使用 j1
然后确保联网没问题,慢慢等着就行了。
一、记录下在这条宽阔又光明的大道上驰骋的时候填的那些被莫名其妙的坑
1、如果在下载的过程中出现过早的文件结束符(EOF)
fatal: The remote end hung up unexpectedlyB | 44.00 KiB/s fatal: 过早的文件结束符(EOF) fatal: index-pack failed
解决:
git config --global http.postBuffer 1048576000 git config --global http.lowSpeedLimit 0 git config --global http.lowSpeedTime 999999 # 单位 秒
最主要的是:
ssh-keygen -t rsa
回车、回车、再回车
如果还不行,则可以查看一下大神的记录,这是传送门:使用 git 克隆 github 上的项目失败
2、在进行 make menuconfig 的时候保证终端不要太小,不然也会出现问题的,我正好也经历过。
3、编译过程中
configure: error: you should not run configure as root (set FORCE_UNSAFE_CONFIGURE=1 in environment to bypass this check)
解决:
export FORCE_UNSAFE_CONFIGURE=1 source /etc/profile 然后: su –root # 切换到root账号 make V=99 # 编译
则开始往下进行了。
4、如果出现
scripts/config/mconf: error while loading shared libraries: libncurses.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory /home/song/openwrt.cpy/include/toplevel.mk:136: recipe for target ‘menuconfig‘ failed make: *** [menuconfig] Error 127
那么可以先用ldd查看一下:
可以看出来:
openwrt-ramips-mt76x8-cudy_wr1000-squashfs-factory.bin is too big
但是实际我们需要编译的是 MT7628 的文件,这个实际上与我们需要的没有多大的关系,可以修改 mt76x8.mk。
vi target/linux/ramips/image/mt76x8.mk
第一种方法:不知道后遗症,但是肯定不影响 MT7628 相关的文件
第二种方法:删掉与cudy_wr1000相关的部分的内容(慎重删除,如果不需要则直接删除还能省空间)
上面的基本上都是在编译的过程中出现的问题,在openwrt这个修身养性的漫漫长路上,记得要控制好脾气,毕竟绳命要紧!
以上是关于搭建属于自己的openwrt的开发环境的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型——环境搭建与测试
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