机器学习caffe环境搭建——redhat7.1和caffe的python接口编译

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了，无非就是深度学习、神经网络、计算机视觉、人工智能这些，这个我就不多介绍了，下面说说我的安装过程即遇到的问题，当然还有解决方法。

说下我的环境：1》虚拟机：VM Workstation 12 Player 2》OS：redhat7.1

虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的，为了倒腾免费yum源看网上的教程，坑了一b，浪费了N久时间，最后得高人指点得以成功，写了个blog：redhat配置免费yum源

步入正题，安装caffe.再次建议大家尝试看英文文档，因为最新的东西很少有中文的，而且，中文教程各种坑。。。附上官方地址：caffe官方安装教程

1.安装依赖包，各种依赖包

这一步之前，你要先把yum 源都配好，要不的话会出现下面的情况：

假设你yum配置好了，继续：

sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel

sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel

sudo yum install atlas-devel

你可能会问，都是安装依赖为啥需要2条命令，而不是一条直接运行。这个我只能说，官方文档里第一行里的是：General dependencies，即：基本依赖，理解出必选的就行，第二行的包是：Remaining dependencies剩余的依赖？不管了，你只管装就好了。

另外，如果你是按照我上面给出的方法配置的yum源的话（上面支配了本地源，163源，和epel），可能还会有包找不到,这时候就要自己找源了，添加方法都是差不多的。

 如果你需要用caffe提供的python接口的话，那还有一个包需要安装：sudo yum install python-devel，后面会说到。

2.下载caffe源码，编译

sudo yum install git  
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 

下载过程有点慢，慢慢等。

下完之后,会在当前目录生成一个caffe文件夹，本文默认caffe下载到/code目录下，以下所有命令默认都在/code/caffe目录下，除非有cd命令出现。

root@localhost caffe]#cd /code/caffe

[root@localhost caffe]# cp Makefile.config.example Makefile.config

[root@localhost caffe]# vi Makefile.config

把第8行的注释打开，我们使用CPU模式，如图。

接着，开始编译吧，遇到问题再说：

[root@localhost caffe]# make all

遇到的第一个问题，如图：

很明显，提示g++找不到。安装g++，

[root@localhost caffe]# yum install gcc-c++

继续编译，遇到第二个错，如图：

 找不到atlas，上面明明装了atlas-devel，查看官方教程发现如下描述：

                                （图BLAS）

我标注了两个地方，先看第二个，说需要取消BLAS_LIB的注释，并且要设置atlas的路径，提示说一般都放在/usr/lib/atlas目录下。那就试试，但是编辑哪个文件呢？当然是Makefile.config,编辑它，如图：

找到51行的样子，果然有一个BLAS_LIB被注释掉了，第一步取消注释，第二步，先到/usr/lib64/atlas下看看有没有这个目录。我看了下是有的，并且在atlas下有这些文件，如图：

那把/usr/lib64/atlas配到51行，继续编译（make all），错误依旧。继续看官方给出的对BLAS的解释（图BLAS）（往上数第三个截图），

官方提示安装是这么说的：install ATLAS by sudo yum install atlas-devel or install OpenBLAS，注意一个or,我们刚才是第一种方法，现在试试安装openblas

yum install openblas openblas-devel

安装之后，搜索下安装到的目录：

find / -name "*openblas*.so"

发现都在/usr/lib64目录下，再次修改Makefile.config,如图：

再次编译：

make all

顺利通过。这里也给各位再次强调下，各种教程官网的最正宗，一定要强迫自己看官网。。。虽然是英文。。

接着运行下测试命令

make test
make runtest

上面的成功了，这两个应该不会有问题。

到此，caffe的安装就结束了.

接下来说下编译caffe的python接口，pycaffe:

还是在/code/caffe目录下：

第一步还是安装依赖，下把pip安装了，并且升级下：

[root@localhost caffe]#yum intall python-pip 
[root@localhost caffe]# pip install --upgrade pip

然后安装pycaffe的各种依赖：

[root@localhost caffe]# pip install -r python/requirements.txt

[root@localhost caffe]# yum install python-devel

把caffe的python接口路径添加到系统环境变量：

[root@localhost caffe]# vim /etc/profile
在文件的最后一行添加：
export PYTHONPATH=/code/caffe/python:$PYTHONPATH
注意，/code/caffe/python这部分要根据你的实际目录来填写。
然后然修改生效
[root@localhost caffe]# source /etc/profile
[root@localhost caffe]# source /etc/profile

编译pycaffe

[root@localhost caffe]# make pycaffe

　输出如下：

导入python试试：

提示找不到caffe，这时候再重新打开一个终端试试，如果还不行，那就说明配置有问题了。

我的导入时出现如下问题：

提示six这个包没有indexbytes方法。手动dir了一下，确实没有indexbytes,如下：

但是既然caffe代码里有写这个方法，那就应该是有的，猜测是python引用的six包的版本不对。于是想到看看系统里有没有其他的six.py文件：

python默认导入的是 /usr/lib/python2.7/site-packages/这个目录下的six.py,它没有indexbytes方法，看了下上图其他几个目录下的six.py文件都是有该方法的，于是，把/usr/lib/python2.7/site-packages/pip/_vendor下的six.py拷贝到/usr/lib/python2.7/site-packages/（建议备份）。然后重新打开一个终端，导入caffe

 

另外，导入caffe的时候若提示numpy版本问题，到/usr/lib64/python2.7/site-packages下执行

rm -rf numpy*

然后在安装numpy: pip install numpy

ok了，完事。祝好！欢迎下方交流。

 PS,有错误，或者有问题的地方欢迎下方交流。