C++；DLL不导出函数 我开发了一个C++库，作为VisualStudio 2013（C++ 11）中的DLL导出，并且我遇到了一个挑战，库一旦被另一个程序导入为外部依赖项，就包含了我想要的类，但没有包含类的函数。

我已经包括了一个特定的类，它应该是这个DLL导出的一部分

这是我的RegressionTrainer类头文件：

#ifndef REGRESSION_TRAINER_H
#define REGRESSION_TRAINER_H
#include "MachineLearning.h"
#pragma once

#ifndef DLL_EXPORT
#define DLL_EXPORT __declspec(dllexport)
#endif

using namespace MachineLearning;

namespace MachineLearningTraining{

public class RegressionTrainer{
public:
    DLL_EXPORT RegressionTrainer();
    virtual DLL_EXPORT ~RegressionTrainer();

    std::vector<sample_type> DLL_EXPORT getInputData();
    std::vector<double> DLL_EXPORT getAugmentedOutputs();
    std::vector<double> DLL_EXPORT getNonAugmentedOutputs();
protected:
    pugi::xml_parse_result DLL_EXPORT setDataFile(pugi::xml_document &doc, char* file_name);
    void DLL_EXPORT setDataFolder(char* folder_name);
    std::vector<char*> DLL_EXPORT findDataFiles();
    char* data_folder;
    std::vector<char*> file_names;
    std::vector<sample_type> input_data;
    /*
    sample_type m;
    m(0, 0) = 14.86;
    m(1, 0) = 0.24;
    */
    std::vector<double> augmented_outputs;
    std::vector<double> non_augmented_outputs;
    pugi::xml_parse_result result;

    void DLL_EXPORT setInputData();
    void DLL_EXPORT setAugmentedOutputs();
    void DLL_EXPORT setNonAugmentedOutputs();
    virtual int DLL_EXPORT trainAugmentedModel();
    virtual int DLL_EXPORT trainNonAugmentedModel();
};
}
#endif

\ifndef回归\u培训师\u H
#定义回归\u培训师\u H
#包括“MachineLearning.h”
#布拉格语一次
#ifndef DLL_导出
#定义DLL\u导出\u declspec（dllexport）
#恩迪夫
使用名称空间机器学习；
名称空间机器学习培训{
公营课程培训师{
公众：
DLL_导出回归训练器（）；
虚拟DLL_导出~RegressionTrainer（）；
std:：vector DLL_EXPORT getInputData（）；
std:：vector DLL_EXPORT getaugmentedoutput（）；
std:：vector DLL_导出GetNoNugmentedOutput（）；
受保护的：
pugi:：xml\u parse\u result DLL\u EXPORT setDataFile（pugi:：xml\u document&doc，char*file\u name）；
无效DLL_导出setDataFolder（字符*文件夹_名称）；
std:：vector DLL_导出findDataFiles（）；
char*数据_文件夹；
std：：矢量文件名；
std：：矢量输入_数据；
/*
m型样品；
m（0，0）=14.86；
m（1，0）=0.24；
*/
std：：矢量增强_输出；
std：：矢量非_增广_输出；
pugi:：xml_parse_result；
void DLL_EXPORT setInputData（）；
void DLL_EXPORT setaugmentedoutput（）；
void DLL_EXPORT setNonaugmentedOutput（）；
虚拟int DLL_导出TraineAugmentedModel（）；
虚拟int DLL_导出培训非增强模型（）；
};
}
#恩迪夫

以下是MachineLearning.h的内容：

#include <vector>
#include <iostream>
#include <exception>
#include <fstream>
#include <string>
#include <dlib/svm.h>
#include "pugixml.hpp"

namespace MachineLearning{
// Here we declare that our samples will be 2 dimensional column vectors.  
    typedef dlib::matrix<double, 3, 1> sample_type;

// Now we are making a typedef for the kind of kernel we want to use.  I picked the
// radial basis kernel because it only has one parameter and generally gives good
// results without much fiddling.
    typedef dlib::radial_basis_kernel<sample_type> kernel_type;
}

#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括“pugixml.hpp”
名称空间机器学习{
//这里我们声明我们的样本将是二维列向量。
typedef dlib:：矩阵样本类型；
//现在我们正在为我们想要使用的内核类型制作一个typedef
//径向基核，因为它只有一个参数，通常提供良好的性能
//结果没有太多麻烦。
typedef dlib:：径向基核型；
}

这是我的RegressionTrainer.cpp文件：

#include "Stdafx.h"
#include "RegressionTrainer.h"
#include "dirent.h"

using namespace std;
using namespace dlib;
using namespace MachineLearning;

namespace MachineLearningTraining{

RegressionTrainer::RegressionTrainer(){
    file_names = findDataFiles();
}

RegressionTrainer::~RegressionTrainer(){

}

pugi::xml_parse_result RegressionTrainer::setDataFile(pugi::xml_document &doc, char *file_name){
    return doc.load_file(file_name);
}

void RegressionTrainer::setDataFolder(char *folder_name){
    data_folder = folder_name;
}

std::vector<char*> RegressionTrainer::findDataFiles(){
    DIR *dir;
    struct dirent *ent;
    std::vector<char*> file_names;
    if ((dir = opendir(data_folder)) != NULL) {
        /* print all the files and directories within directory */
        while ((ent = readdir(dir)) != NULL) {
            file_names.push_back(ent->d_name);
        }
        closedir(dir);
    }
    else {
        /* could not open directory */
        perror("Could not open directory");
    }
    return file_names;
}

std::vector<sample_type> RegressionTrainer::getInputData(){
    return input_data;
}

std::vector<double> RegressionTrainer::getAugmentedOutputs(){
    return augmented_outputs;
}

std::vector<double> RegressionTrainer::getNonAugmentedOutputs(){
    return non_augmented_outputs;
}

void RegressionTrainer::setInputData(){
    pugi::xml_document doc;

    for (unsigned i = 0; i < file_names.size(); i++){
        setDataFile(doc, file_names[i]);
        std::cout << "Load result: " << result.description() << endl;

        pugi::xml_node measures = doc.child("case").child("measures");

        sample_type m;
        int count = 0;

        for (pugi::xml_node measure = measures.first_child(); measure; measure = measure.next_sibling()){
            m(count, 0) = measure.text().as_double();
            count++;
        }
        input_data.push_back(m);
    }

}

void RegressionTrainer::setAugmentedOutputs(){
    pugi::xml_document doc;
    for (unsigned i = 0; i < file_names.size(); i++){
        setDataFile(doc, file_names[i]);
        std::cout << "Load result: " << result.description() << endl;

        pugi::xml_node output = doc.child("case").child("studyresults").child("averageangledeviation");
        augmented_outputs.push_back(output.text().as_double());
    }
}

void RegressionTrainer::setNonAugmentedOutputs(){
    pugi::xml_document doc;
    for (unsigned i = 0; i < file_names.size(); i++){
        setDataFile(doc, file_names[i]);
        std::cout << "Load result: " << result.description() << endl;

        pugi::xml_node output = doc.child("case").child("studyresults").child("averageangledeviationAR");
            augmented_outputs.push_back(output.text().as_double());
        }
    }

    int RegressionTrainer::trainAugmentedModel(){
        return 0;
    }

    int RegressionTrainer::trainNonAugmentedModel(){
        return 0;
    }
}

#包括“Stdafx.h”
#包括“RegressionTrainer.h”
#包括“dirent.h”
使用名称空间std；
使用名称空间dlib；
使用名称空间机器学习；
名称空间机器学习培训{
RegressionTrainer:：RegressionTrainer（）{
file_names=findDataFiles（）；
}
RegressionTrainer:：~RegressionTrainer（）{
}
pugi:：xml_parse_result RegressionTrainer:：setDataFile（pugi:：xml_document&doc，char*文件名）{
返回单据加载文件（文件名）；
}
void RegressionTrainer:：setDataFolder（char*文件夹名称）{
数据\文件夹=文件夹\名称；
}
std:：vector RegressionTrainer:：findDataFiles（）{
DIR*DIR；
结构导向；
std：：矢量文件名；
如果（（dir=opendir（数据文件夹））！=NULL）{
/*打印目录中的所有文件和目录*/
while（（ent=readdir（dir））！=NULL）{
文件名。向后推（ent->d\U名）；
}
closedir（dir）；
}
否则{
/*无法打开目录*/
perror（“无法打开目录”）；
}
返回文件名；
}
std:：vector RegressionTrainer:：getInputData（）{
返回输入数据；
}
std:：vector RegressionTrainer:：GetAugmentedOutput（）{
返回增加的输出；
}
标准：：向量回归培训师：：GetNoNugmentedOutput（）{
返回非扩充的输出；
}
void RegressionTrainer:：setInputData（）{
pugi:：xml_文档文档；
for（无符号i=0；istd:：cout您的代码令人困惑：

public class RegressionTrainer

是C++还是C？你的代码的其他部分清楚地显示它是C++。因此，你必须总是放上精确的（或语法上相同的）代码。
回到您的问题，您不能导出类的成员。您必须从DLL导出整个类
然后问题就开始了。首先，您必须公开（导出或不导出，无所谓）类使用的所有类型（例如，
pugi:：xml\u parse\u result
）。然后，您需要处理不同的编译器版本（甚至是VC2015、各种版本、调试/发布、编译器设置等）例如，VC2015调试版本上的
vector
将不同于发布版本。Service pack将使问题复杂化

简而言之：不要导出包含数据成员的整个类。即使整个数据是私有的，您也需要导出整个类，以便客户端（DLL的使用者）可以正确编译和链接（到代码）

那么，解决方案是什么

那么，只需导出一个帮助器类：

class DLL_EXPORT RegressionTrainerHelper
{
    RegressionTrainer* pCoreClass;
};

从此类中公开（导出）所有必需的方法（用于客户端）。只需将helper调用转发到real类

现在，您可能想知道，您将需要导出基础的类型RegressionTrainer，然后又回到了相同的问题

好的，是和否。如果这个助手类是在DLL中编译的，
RegressionTrainer
将是真实的。如果不是，只需：

typedef int RegressionTrainer;

任何类型的指针大小相同（32位或64位）。因此，导出的整个类的大小始终与DLL和EXE中的大小匹配

编辑
例如，有一个XML解析器类ParseXML，但它使用comlpex数据成员，您有一个方法
Parse

class ParseXML
{
// complex data members
// some private OR public datamembers and functions, you dont want/need to export
public:
void Parse(const char*); // or something different
};

您可能只希望通过helper类导出
解析

class DLL_EXPORT Exported_ParseXML
{
private:
ParseXML* pCoreXMLInstance;
public:
Exported_ParseXML()
{
  // implementation in CPP
  pCoreXMLInstance = new ParseXML();
}
// The function!
void Parse(const char* pData)
{
  // FORWARD
  pCoreXMLInstance->Parse(pData);
}

客户端将只使用导出的类：

Exported_ParseXML parser;
parser.Parse("XML-data");

服务器编译器（DLL）会将
ParseXML
视为真实的类类型。但客户端（EXE或其他DLL）会将
ParseXML
视为
int
。您必须弄清楚这一点！
您的代码令人困惑：

public class RegressionTrainer

是C++还是C？你的代码的其他部分清楚地显示它是C++。因此你必须总是P