[caffe笔记001]:caffe依赖库安装(非root)

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了[caffe笔记001]:caffe依赖库安装(非root)前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

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1. caffe介绍

caffe是一个训练卷积神经网络的工具,其能够非常好的支持CNN,最新版本整合了RNN。caffe提供python和matlab的借口,能够简单有效地进行编程和使用。

2. caffe安装

2.1 caffe版本选择

2.2 依赖库安装

2.2.1 有root权限

网上教程很多。

2.2.2 非root权限

在已经安装好cuda和python以及各种常用的python依赖包之后,caffe在编译之前只需要安装以下依赖库:
- protobuf
- snappy
- leveldb
- openCV
- boost
- lbdb
- gflags
- glog
- hdf5
- openblas,atlas,mkl三选一

Install protobuf:
版本:2.5.0
安装python版
下载完成之后

$ cd protobuf/
    $ cd python
    $ python setup.py build
    $ python setup.py install --user
$ cd ~/temp/
    $ git clone https://github.com/google/protobuf.git
    $ cd protobuf/
    $ ./autogen.sh
    $ ./configure --prefix=$HOME/local
    $ make
    $ make install

Install snappy:

$ cd ~/temp/
    $ git clone https://github.com/google/snappy.git
    $ cd snappy
    $ ./autogen.sh
    $ ./configure --prefix=$HOME/local
    $ make
    $ make install

Install leveldb:

$ cd ~/temp/
    $ git clone https://github.com/google/leveldb.git
    $ cd leveldb
    $ make
    $ cp -av libleveldb.* $HOME/local/lib/
    $ cp -av include/leveldb $HOME/local/include/

最后两步可以直接手动拷贝

Install OpenCV:
版本:2.4.8

http://stackoverflow.com/questions/28010399/build-opencv-with-cuda-support

$ cd ~/temp/
    $ wget 'https://github.com/Itseez/opencv/archive/2.4.8.tar.gz'
    $ tar xzf 2.4.8.tar.gz
    $ cd opencv-2.4.8/
    $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$HOME/local -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D CUDA_GENETATION=AUTO ..
    $ make
    $ make install

Install Boost:

版本:1.55.0

$ cd ~/temp/
    $ wget “http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.55.0/boost_1_55_0.tar.gz”
    $ tar xzf boost_1_55_0.tar.gz
    $ cd boost_1_55_0
    ($ ./bootstrap.sh --prefix=$HOME/local)
    $ ./bootstrap.sh --prefix=$HOME/local --with-python=python2.7
    $ ./b2 -j 32
    $ ./b2 install

    ...Failed updating 2 targets...
    ...skipped 6 targets...
    ...updated 62 targets...

Install lmdb:

$ cd ~/temp
    $ git clone https://github.com/LMDB/lmdb
    $ cd mdb/libraries/liblmdb
    $ make
    $ mkdir $HOME/local/man/man1
    $ make prefix=$HOME/local install

Install gflags:
版本:1.7,需要先安装gflags,再安装glog,其它依赖库可以并行安装

$ cd ~/temp/
    $ git clone https://github.com/gflags/gflags/release/
    $ mkdir build && cd build
    $ bash
    $ export CXXFLAGS="-fPIC" 
    $ ./configure --prefix=$HOME/local ..
    $ make -j
    $ make install

版本:2.1.1

$ cd ~/temp/
    $ git clone https://github.com/gflags/gflags/release/
    $ mkdir build && cd build
    $ bash
    $ CXXFLAGS="-fPIC" cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$HOME/local ..
    $ make -j
    $ make install

版本2.1.2后需要较高版本的CMake。

Install glog:
版本:0.3.3

$ cd ~/temp/
    $ wget https://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz
    $ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
    $ cd glog-0.3.3
    $ ./configure --prefix=$HOME/local
    $ make && make install

Install hdf5:
matlab会自带hdf5,最好和matlab的版本号一致)。如果不一致,可以在linux设置环境变量

export HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK=1

最新版版本号需要https://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/current/src/ 确认

$ cd ~/temp
    $ wget "https://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/current/src/hdf5-1.8.14.tar" 
    $ tar -xf hdf5-1.8.14.tar
    $ cd hdf5-1.8.14
    $ ./configure --prefix=$HOME/local
    $ make
    $ make check                # run test suite.
    $ make install
    $ make check-install        # verify installation.</pre>

OpenBlas:

$ cd ~/temp/
$ git clone git://github.com/xianyi/OpenBLAS
$ cd OpenBlas
$ make FC=gfortran
$ make PREFIX=$HOME/local install
原文链接:https://www.f2er.com/javaschema/283493.html

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