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@linux1s1s 2017-10-02T09:56:24.000000Z 字数 2002 阅读 1180

Ubuntu 16.0.4 配置Caffe 图文记录

Machine-Learning 2017-09


工具准备

  1. sudo apt-get update
  2. sudo apt-get upgrade
  3. sudo apt-get install -y build-essential
  4. sudo apt-get install -y cmake
  5. sudo apt-get install -y git
  6. sudo apt-get install -y pkg-config
  7. sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

以上安装过程如果出现中断或者失败,请重试几次即可。

  1. sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
  2. sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
  3. sudo apt-get install libatlas-base-dev
  4. sudo apt-get install python-dev

下载caffe

  1. git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

此处输入图片的描述

如果pip尚未安装,请安装pip以后继续。

  1. sudo apt-get install python-pip

安装python必要库

  1. cd caffe
  2. cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install

网络一般比较慢,请耐心完成安装,如果一次不成功,请多试几次。

此处输入图片的描述

添加软链

  1. sudo ln -s /usr/include/python2.7/ /usr/local/include/python2.7
  2. sudo ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ /usr/local/include/python2.7/numpy

此处输入图片的描述

配置caffe

进入上面刚下载的caffe目录,今后的操作都在这个目录下面进行。

因为不需要GPU,只需要CPU,所以打开CPU的标记位。

此处输入图片的描述

修改include的路径为本地/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include,另外修改hdf5的路径。

  1. INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
  2. LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
  3. 改为
  4. INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
  5. LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

如下图所示。

此处输入图片的描述

编译caffe

  1. make pycaffe
  2. make all
  3. make test
  4. make runtest

此处输入图片的描述

此处输入图片的描述

此处输入图片的描述

此处输入图片的描述

出现如下图所示,表示编译完成。

此处输入图片的描述

测试caffe

然而,让人不爽的是居然报错了。
此处输入图片的描述

解决办法很简单,只需要在环境变量中加入caffe所在python目录即可。
此处输入图片的描述

  1. cd ~/caffe #将终端定位到Caffe根目录
  2. ./data/mnist/get_mnist.sh #下载MNIST数据库并解压缩
  3. ./examples/mnist/create_mnist.sh #将其转换成Lmdb数据库格式

编辑lenet_solver的solver_mode模式从GPU改为CPU:

  1. vim ./examples/mnist/lenet_solver.prototxt

训练模型

  1. cd $CAFFE_ROOT
  2. ./examples/mnist/train_lenet.sh

当然也可以下载imagenet的caffe模型和label

  1. ./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet
  2. ./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh

此处输入图片的描述

具体如何使用,这里不再赘述。

参看文档:
虚拟机VB.Ubuntu16.04.1.无GPU caffe环境配置
虚拟机下Ubuntu安装CPU版本的caffe

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