標籤:源碼 針對 計算 compiler 降級 strong gedit sklearn atp
前言:
最近在學習深度學習,最先要解決的當然是開源架構的環境安裝了。之前一直在學習Google的Tensorflow開源架構,最近實驗中需要跟別人的演算法比較,下載的別人的代碼很多都是Caffe的,所以想著搭建好Caffe環境跑別人的代碼。這中間經曆過很多彎路,開始是入了Ubuntu16.04的坑,很多教程都說GCC版本不匹配,需要降級,我也嘗試過發現很多坑;另外,就是安裝matlab版本的Caffe以及安裝GPU版本的Caffe,都經曆了很多的波折,這前後摸索大概花了半個月左右。最後發現Ubuntu14.04最適合安裝Caffe環境。
於是,我想著既然GPU版本或者matlab版本的Caffe環境配置很多坑,為什麼不先從最簡單的CPU+Python版本開始配置呢?到後面對Caffe架構熟悉了或者有需要用matcaffe的時候,再去摸索GPU或者matlab版本的Caffe配置。這就是我寫本部落格的初衷,先寫個配置Caffe CPU ONLY版本的部落格教程,希望初學者不再對caffe環境配置談虎色變。話不多說,開始我們的教程吧!
首先,說一下本教程適用的電腦系統內容,本人筆記本安裝了Win7+Ubuntu14.04雙系統。至於安裝雙系統,可以參考網上部落格:https://www.jianshu.com/p/dfd9436956b9
我下載的Ubuntu14.04是Kyliin版本,這裡附上下載連結,直接複製到迅雷就可以下載速度很快:http://cdimage.ubuntu.com/ubuntukylin/releases/14.04/release/ubuntukylin-14.04.5-desktop-amd64.iso
至於硬體嘛,由於安裝的是CPU ONLY版本的Caffe,我覺得現在的電腦CPU基本上都可行吧,記憶體啥的也不是要求太高。
親測教程:
至此,同學你應該裝好了Ubuntu14.04了,對吧,那我繼續手把手教你。
注意,此時裝好Ubuntu14.04之後,不要換源,系統可能會提示你升級到Ubuntu16.04,你選擇不升級。
此時,開啟終端
Step1:輸入以下代碼:
sudo apt-get update
Step2:安裝caffe必要依賴,記住每一步的依賴都要安裝:
sudo apt-get install gitsudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libatlas-base-devsudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
Step3:官網拉取源碼:
cdgit clone https://github.com/BVLC/caffe.git
注意第三步如果終端下載太慢,可以將該網址
https://github.com/BVLC/caffe.git
複製到瀏覽器地址欄,然後手動點擊下載ZIP包,“caffe-master.zip”,之後解壓到home檔案夾即可,將解壓出來的檔案夾重新命名為“caffe”。
Step4:安裝第二部分依賴:
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran python-numpysudo apt-get install python-pipsudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn sudo apt-get install python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb sudo apt-get install python-networkx python-nose python-pandas sudo apt-get install python-gflags Cython ipython sudo apt-get update
Step5:修改設定檔:
cd caffecp Makefile.config.example Makefile.configgedit Makefile.config
僅修改一處,將“CPU_ONLY”選項開啟即可。
Step6:編譯及測試:
make all -j4make test -j4make runtest -j4make pycaffe -j4make distribute
測試時,輸入以下代碼:
cd /home/dylan/caffe/pythonpythonimport caffe
其中”dylan“是我的Ubutnu使用者名稱,更改為你自己的即可,如果不出錯,就表示Caffe CPU+Python版本環境安裝成功,恭喜!
後續:
本教程親測成功,如有問題歡迎留言討論。
本教程只針對初學者安裝最簡單的Caffe(CPU)+Python環境
本博主會再寫後續Caffe初學者四部曲部落格,盡請期待:
Caffe初學者第二部:Caffe(CPU)+Matlab教程
Caffe初學者第三部:Caffe(GPU)+Python教程
Caffe初學者第四部:Caffe(GPU)+Matlab教程
參考部落格:
http://blog.csdn.net/wopawn/article/details/52302164
https://www.jianshu.com/p/dfd9436956b9
https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6016945.html
52156552
Caffe初學者第一部:Ubuntu14.04上安裝caffe(CPU)+Python的詳細過程 (親測成功, 20180524更新)