Ubuntu14.04搭建Caffe(仅CPU)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Ubuntu14.04搭建Caffe(仅CPU)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一直以来都没有写博客的习惯,后来发现以前做的工作如果不注意及时整理和记录往往丢失的很快。对我而言这是一篇具有重要意义的文章,好的习惯要持之以恒,以后的日子我会常驻博客园!由于本人水平有限,智商略低,欢迎大神前来拍砖。废话结束,下面是干货:
首先吐槽一下本屌的笔记本,我现在的笔记本还是大一时候买的Dell INSPIRON 4010,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,重要的事情说四遍,呵呵。
1.安装依赖
1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 2 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev 3 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 4 sudo apt-get install libatlas-base-dev
2.下载Caffe
使用Git直接下载Caffe非常简单,或者去https://github.com/BVLC/caffe下载。由于我习惯去github上找代码,所以就直接去下载的源码。
下载完成后,会在家目录下的下载里找到caffe-master.zip,用unzip命令解压到家目录下,然后重命名为caffe.
3.编译Caffe
(1)切换到Caffe所在目录
cp Makefile.config.example Makefile.config
(2)修改配置文件Makefile.config
- CPU_ONLY := 1
- 配置一些引用文件(增加部分主要是解决新版本下,HDF5的路径问题)
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 BLAS := atlas
计算能力 mkl > openlas >atlas
(3)编译 Caffe
make all -j8 make test -j8 make runtest -j8
4.编译Python接口
Caffe拥有python\\C++\\shell接口,在Caffe使用python特别方便,在实例中都有接口的说明。
- 确保pip已经安装
sudo apt-get install python-pip
- 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。
在安装scipy库的时候,需要fortran编译器(gfortran),如果没有这个编译器就会报错,因此,我们可以先安装一下。
首先回到caffe的根目录,然后执行安装代码:
cd ~/caffe sudo apt-get install gfortran
cd ./python for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
安装完成以后,再次回到caffe根目录我们可以执行:
sudo pip install -r python/requirements.txt
就会看到,安装成功的,都会显示Requirement already satisfied, 没有安装成功的,会继续安装。
- 编译python接口
make pycaffe -j8
--结果显示ALL TESTS PASSED就安装好了!
- 运行python结构
$ python2.7 Python 2.7.12 (default, Jul 1 2016, 15:12:24) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import caffe >>>
如果没有报错,说明caffe安装全部完成(注意:要进入caffe/python再执行python命令,否则import caffe会提示找不到caffe)!
5.在Mnist运行Lenet
- 获取数据源
./data/mnist/get_mnist.sh ./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_solver.prototxt中的solver_mode:CPU
solver_mode: CPU
- 训练模型
./examples/mnist/train_lenet.sh
整个训练时间会持续很久,这是因为本屌的笔记本还是i3处理器,且没有启用GPU,并且默认是单核,所以本屌足足等了3个小时 =。= ..... 自动脑补我心里的万马奔腾吧
6.最后,我的文章是基于各位前辈大神们的文章,虽然按他们的过程走我都报错了,但是最终还是帮助我安装成功。为了表示对别人成果的尊重,这里留下大神们的参考链接:
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm
http://blog.csdn.net/u010402483/article/details/51506616
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5679037.html
以上是关于Ubuntu14.04搭建Caffe(仅CPU)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Caffe学习系列Ubuntu16.04下搭建编译Caffe环境,并运行MNIST示例(仅CPU)
Caffe初学者第一部:Ubuntu14.04上安装caffe(CPU)+Python的详细过程 (亲测成功, 20180524更新)
faster-rcnn(testing): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+opencv3.0+matlabR2014a环境搭建记录