ubuntu14.04环境下配置caffe

Ubuntu 前端之家
前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了ubuntu14.04环境下配置caffe，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。

1. 安装build-essentials

安装开发所需要的一些基本包

@H_403_14@
[html] view plain copy
  1. sudoapt-getinstallbuild-essential

如果出现essential包不可用的情况，可以执行下列命令解决：
copy
sudoapt-getupdate

2. 安装ATLAS for Ubuntu

执行命令:

copy
sudoapt-getinstalllibatlas-base-dev
注：ATLAS,MKL,或OpenBLAS都可以，我这里选择安装ATLAS

3. 安装OpenCV

这个尽量不要手动安装， Github上有人已经写好了完整的安装脚本：https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
下载该脚本，解压".zip"文件,解压命令:

安装2.4.10 (推荐)

https://gist.github.com/bearpaw/c38ef18ec45ba6548ec0
  1. 下载安装脚本https://github.com/bearpaw/Install-OpenCV
  2. 进入目录Install-OpenCV/Ubuntu/2.4
  3. 执行脚本sh sudo ./opencv2_4_10.sh
安装2.4.9（不推荐）

@H_403_14@
[html] view plain copy
  1. unzip/home/liuxiabing/下载/Install-OpenCV-master.zip

进入Ubuntu/2.4 目录,给所有shell脚本加上可执行权限：
copy
chmod+x*.sh
然后安装最新版本 （当前为2.4.9）：
copy
sudo./opencv2_4_9.sh

4. 安装其他依赖项

Ubuntu14.04用户执行
copy
sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibboost-all-devlibhdf5-serial-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devprotobuf-compiler

使用其它系统的可以参考官网介绍。

5. 编译Caffe

完成了上述环境的配置，就可以编译Caffe了！
下载caffe安装包,下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
解压该压缩包，解压缩命令:
copy
sudounzip/home/liuxiabing/下载/caffe-master.zip

注:如果解压位置出错了,可以使用以下命令删除该目录及所有的子目录:
copy
sudorm-rfcaffe-master

或者利用clone命令下载安装，命令如下：

sudo apt-get install git
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git


进入caffe根目录， 首先复制一份Makefile.config，命令：
copy
cd caffe/
  • cpMakefile.config.exampleMakefile.config

    • 然后修改里面的内容，主要需要修改的参数包括：

    1.修改文件权限 规则：chmod ［who］ ［+ | - | =］ ［mode］ 文件名¼

    使用 chmod g+w Makefile.config

    2.打开文件进行修改

    使用 sudo vim Makefile.config

    前提是安装了vim，如果没有安装vim，在根目录下使用命令sudo install vim安装

    按“i”键开始修改，修改结束后按esc键，键入“：wq”保存并退出

    修改 将# cpu_ONLY = 1前面的#去掉 并按“tab”键，（默认从tab处执行）

    cpu_ONLY 是否只使用cpu模式，由于我没有NVIDIA的显卡，就没有安装CUDA，因此需要打开这个选项。
     其余的一些配置可以根据需要修改：
     BLAS (使用intel mkl还是OpenBLAS)
     MATLAB_DIR 如果需要使用MATLAB wrapper的同学需要指定matlab的安装路径,如我的路径为 /usr/local/MATLAB/R2013b (注意该目录下需要包含bin文件夹，bin文件夹里应该包含mex二进制程序)

    DEBUG 是否使用debug模式，打开此选项则可以在eclipse或者NSight中debug程序

    完成上述设置后，开始编译：

    copy
    sudomakeall-j4
    copy
    sudomaketest
    copy
    sudomakeruntest
    注意：-j4 是指使用几个线程来同时编译，可以加快速度，j后面的数字可以根据CPU core的个数来决定，如果CPU是4核的，则参数为-j4，也可以不添加这个参数，直接使用“make all”，这样速度可能会慢一点儿。

    6.使用MNIST数据集进行测试

    @H_534_301@ Caffe默认情况会安装在$CAFFE_ROOT，就是解压到的那个目录，例如：$ home/username/caffe-master，所以下面的工作，
    默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是测试Caffe是否工作正常，不做详细评估。具体设置请参考官网：
    http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html
    (1)数据预处理
    可以用下载好的数据集，也可以重新下载，直接下载的具体操作如下：     @H_534_301@
    [html] view plain copy
      $cddata/mnist
    1. $sudosh./get_mnist.sh
    (2)重建LDB文件，就是处理二进制数据集为Caffe识别的数据集，以后所有的数据，包括jpe文件都要处理成这个格式，执行命令如下： @H_534_301@ 注意下面命令是在caffe文件下进行
    copy
      cd
    1. sudosh./examples/mnist/create_mnist.sh
    生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/文件夹，这里包含了LDB格式的数据集
    注:新版caffe都需要从根目录上执行，如果使用下列命令执行：

    copy

      #cdexamples/mnist
    1. #sudosh./create_mnist.sh
    可能会遇到这个错误：./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found
    (3)训练mnist
    如果没有GPU,只有cpu的话,需要先修改examples/mnist目录下lenet_solver.prototxt文件,将solver_mode:GPU改为 solver_mode:cpu，     @H_534_301@ 命令如下： 
    cd examples
cd mnist
sudo vim lenet_solver.prototxt
    进入文件后按i修改，修改之后按esc保存修改，之后按：wq保存修改。（如果修改错误，按：q！不保存退出后重新进入修改 ）

    @H_534_301@ 修改后结果如下所示： @H_534_301@
    copy
      #solvermode:cpuorGPU
    1. solver_mode:cpu
    @H_534_301@ 修改时可以使用vi编辑命令(ubuntu14.0.4下也可以直接双击打开，修改后保存即可)，如果是只读文件，不能编辑，可以用sudo命令，比如:
    copy
      sudovilenet_solver.prototxt

    修改完成后，再在根目录下(即/caffe目录)执行下面的命令进行训练:

    copy
      $sudosh./examples/mnist/train_lenet.sh


    最终训练完的模型存储为一个二进制的protobuf文件：lenet_iter_10000
    至此，Caffe安装的所有步骤完结。

    注:如果进入到mnist目录下执行这个sh命令，会出现错误。即这样操作

    copy
      cd./examples/mnist
    1. sudosh./train_lenet.sh
    会有一个caffe/.build_release/tool/caffe找不到或不存在的错误。


    7.使用MNIST数据集进行测试

    得到训练模型 lenet_iter_10000,利用命令行的方法对模型进行测试。
    在caffe官网给出来了三种编译方式 命令行、python、matlab.这里使用的是命令行的方法

    1.bash下建立.sh执行文件（脚本） 先cd到 ./caffe/examples/mnist文件夹下，命令行输入

    备注：脚本的书写可参考Caffe官网tutorial/interfaces中TEST的讲解
    [html] view plain copy
    1. touch test_lenet.sh #生成.sh文件
    2. sudo vim test_lenet.sh #进入.sh文件键入内容
    3. #键入的内容为
    4. #！/usr/bin/env sh（注意不能分成两行，楼主把sh放在下一行导致错误运行结果为单独的一个#号）
    5. "空行"
    6. ./build/tools/caffe test --model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100 
      备注：因为没有用GPU所以官网指导文档中的"gpu 0"这部分参数就没有添加进去
    7. 保存.sh文件  按ESC键 然后键入：wq

    2.将目录返回到caffe目录下 一路 cd ..
    [html] view plain copy

    1. sudosh./examples/mnist/test_lenet.sh



    8.编译python wrapper
    安装python
    编译
    （1）安装 Anaconda，下载地址：www.continuum.io/downloads,根据自己python的版本选择Anaconda的版本。

    （2）到下载目录（ Anaconda所在目录），执行
    例如： 
    $ cd Downloads
$ ls  Anaconda2-4.0.0-Linux-x86.sh
$ bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86.sh

    （3）cd到根目录(没有任何子目录：例xn@xn-virtual-machine:$ )下，执行
    sudo vim ~/.bashrc
    对文件进行如下修改（文件末尾最后添加就可以，方法与之前改变进入vim改变文件一样的操作：按i或a修改，按esc结束，按“：wq”保存并退出。）
    @H_403_14@
    [plain] view plain copy
    1. #addlibrarypath
    2. LD_LIBRARY_PATH=anaconda2/lib:$LD_LIBRARY_PATH
    3. exportLD_LIBRARY_PATH
    （4） 安装pip和python-dev ，执行（安装过tensorflow的可以忽略此步）
    copy
    sudoapt-getinstallpython-devpython-pip

    （5）cd到caffe/python目录下，执行（该过程需要较长时间）
    copy
    forreqin$(catrequirements.txt);dosudopipinstall$req;done

    （6）cd到caffe-master目录下，编译执行
    copy
    sudomakepycaffe


    如果出现报错：fatal error: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录
    解决方案： sudo apt-get install python-numpy
    然后继续用上面命令编译

    9.编译matlab wrapper
    安装matlab(参考之前的博文)
    编译
    （1）安装matlab
    （2）修改Makefile.config 在caffe-master目录下

    （3）cd到caffe-maste目录下，编译执行
    copy
    sudomakematcaffe

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