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Ubuntu 14.04 安裝 Caffe 教學

2020-06-16 17:27:35

說明

網上關於caffe的安裝教學非常多，但是關於每一步是否操作成功，出現了什麼樣的錯誤又該如何處理沒有給出說明。因為大家的作業系統的環境千差萬別，按照部落格中的教學一步步的安裝，最後可能失敗——這是很常見的哦。有的教學甚至省略了一些細節部分，讓小白更不知道如何判斷每一步是否操作成功，如何處理出現的錯誤。
作者花費了很長時間才成功地將caffe裝完，期間遇到好多錯誤，多次重灌作業系統。現在將經驗寫下來，一方面為了和大家分享，討論；另一方面是為了記錄一下下~~~

環境

作業系統： Ubuntu 14.04
GCC/G++:4.7.x
OpenCV: 2.4.11和3.0.0
Matlab :R2014b(a)
Python: 2.7

安裝步驟

綜述
0.準備工作
1.安裝GCC4.7和G++4.7並降級
2.安裝顯示卡驅動
3.安裝cuda和cudnn
4.安裝Matlab
5.安裝OpenCV
6.安裝Python依賴包
7.安裝caffe

安裝caffe

這已經是caffe安裝過程的最後一步了。但是行百里者，半於九十，因此還要小心。

1. 安裝Google Logging Library（glog）

glog 下載地址
安裝命令如下所示

# 解壓
tar -zxvf glog-0.3.3.tar.gz
# 切換路徑
cd glog-0.3.3
sudo ./configure
sudo make –j
sudo make install

2. 安裝其它依賴

執行以下命令即可。

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev 

sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler python-pandas

3. 編輯Makefile.config檔案

操作命令如下所示。

unzip caffe-master.zip #本地解壓caffe-master
#切換路徑
cd /caffe-master 
#caffe原始檔中沒有Makefile.config，需要複製Makefile.config.example
cp Makefile.config.example Makefile.config
#編輯Makefile.config
vi Makefile.config

修改Makefile.config
- 取消第5行的注釋，即將 #USE_CUDNN=1 改為 USE_CUDNN=1；
- 如果使用本教學系列安裝的，就不需要修改BLAS=atlas，如果是參考歐新宇的教學，安裝了MKL，需要改成BLAS=mkl；
- 啟用CUDNN，加註釋: CPU_ONLY:=1 改成 # CPU_ONLY:=1；
- 設定路徑，實現caffe對Python和Matlab介面的支援：
```
PYTHON_LIB := /usr/local/lib
MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a
```

4. 編輯Makefile檔案

如果openCV版本是2.4.x，此小節可以不再閱讀
如果openCV版本3.0，還需要修改Makefile檔案，實現對OpenCV 3.x的支援。
在Makefile檔案中查詢“Derive include and lib directories”一節，修改“LIBRARIES +=”的最後一行，增加opencv_imgcodecs，修改之後為：

LIBRARIES += opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

5. 編譯caffe-master

依次執行下面的命令，編譯caffe：

make all -j
make test -j
make runtest -j

runtest執行結束之後，如下圖所示。這樣子就說明安裝成功了。
編譯Python和Matlab用到的caffe檔案

make pycaffe -j
make matcaffe -j

pycaffe和matcaffe編譯完成後，如下圖所示：
編譯過程中可能會遇到錯誤，比如./include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or director，這是因為protobuf和pillow沒有安裝，或者是通過apt-get安裝的。使用pip重新安裝一遍即可解決問題。刪除caffe-mast（提前儲存Makefile.config和Makefile），解壓，解壓重新編譯。

pip install protobuf --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple 
pip install pillow --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple

6.設定Python環境變數

此時雖然編譯完成，但是python還不能使用caffe，需要設定python的環境變數，將其caffe/python路徑新增到python環境變數中。
操作命令如下所示：

sudo vi /etc/profile # 編輯profile檔案
#在最後面新增以下語句，注意將path換成你的系統下的路徑
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

在caffe安裝整個過程中，我麼修改/etc/profile三次，如下圖所示。

7.使用MNIST資料集進行測試

參考 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137497.htm 即可。
操作命令如下所示：

# 1. 資料預處理
sh data/mnist/get_mnist.sh
# 2. 重建lmdb檔案。Caffe支援三種資料格式輸入網路，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，根據自己需要選擇不同輸入吧。
#生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb資料夾，這裡包含了lmdb格式的資料集
sh examples/mnist/create_mnist.sh

# 3. 訓練mnist
sh examples/mnist/train_lenet.sh

注意：如果在使用過程中出現檢測不到NVIDIA顯示卡的情況，重灌顯示卡驅動和cuda即可。

總結

至此，ubuntu下安裝caffe的工作已經結束了。如果你完全按照本教學操作，相信你一定已經成功安裝caffe了，並且對caffe有了一定的了解。
世上無難事只怕有堅持，安裝過程雖然很複雜，但是只要堅持，不斷的Google解決它，caffe就一定能安裝。
錯誤不可怕，它是成功的障礙，同時也為我們成長提供了階梯——所謂的能力，很大一部分是通過不斷解決問題來獲取的。
下面開始學習如何使用caffe做深度學習的研究嘍，祝大家學習愉快。。。

Caffe 深度學習入門教學 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774.htm

Ubuntu 16.04下Matlab2014a+Anaconda2+OpenCV3.1+Caffe安裝 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm

Ubuntu 16.04系統下CUDA7.5設定Caffe教學 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm

Caffe在Ubuntu 14.04 64bit 下的安裝 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm

深度學習框架Caffe在Ubuntu下編譯安裝 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133225.htm

Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 設定說明 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm

Ubuntu 16.04上安裝Caffe http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134585.htm

Caffe設定簡明教學 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 ) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

Ubuntu 16.04上安裝Caffe(CPU only) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm

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