Ubuntu 16.04 + caffe环境搭建(CPU)
1.安装依赖
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
Note: 这里一定要确定每个都安装好,不能有报错,不然后面会出问题
2.安装 python-dev
sudo apt-get install python-dev
3. 下载Caffe
直接去网站(https://github.com/BVLC/caffe
)下载,并unzip解压到/home/usr_name/目录下
4. 编译Caffe
4.1 切换到刚刚解压的Caffe目录
cp Makefile.config.example Makefile.config
4.2 修改配置文件Makefile.config
- CPU_ONLY := 1
- INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
Note: (这里是为了增加部分主要是解决新版本下,HDF5的路径问题) 注意下划线和减号
4.3 编译
sudo make all
sudo make test
sudo make runtest
Note: 默认是单核跑,可以在后面加 -j4
表示4核,出现下图则表示成功
5. 编译python接口
- 确保 python-pip 和python-numpy已经安装
sudo apt-get install python-pip sudo apt-get install python-numpy
- 执行安装依赖
在caffe根目录的python文件夹下,有一个requirements.txt的清单文件,上面列出了需要的依赖库,按照这个清单安装就可以了。
首先回到caffe的主目录
全部安装完成后,再次回到cafffe根目录我们可以执行:sudo apt-get install gfortran cd ./python sudo cat python/requirements.txt|xargs -L 1 sudo pip install
就会看到,编译成功的会显示Requirement already satisfied,没有编译成功的会继续安装。sudo pip install -r python/requirements.txt
- 编译python接口
编译完成后,运行python结构,先进入caffe/python再执行命令,否则会提示找不到Caffesudo make pycaffe
6. 在mnist运行Lenet
- 获取数据源
sudo ./data/mnist/get_mnist.sh
sudo ./examples/mnist/create_mnist.sh
- 因为是CPU运行,所以修改在examples文件下的mnist下的lenet.prototxt的solver_mode:CPU
- 训练模型
训练完成如下(i5-7200U 18分钟左右):./examples/mnist/train_lenet.sh
以上