Ubuntu 14.04 安装 Caffe 教程-演道网

说明

  • 网上关于caffe的安装教程非常多,但是关于每一步是否操作成功,出现了什么样的错误又该如何处理没有给出说明。因为大家的操作系统的环境千差万别,按照博客中的教程一步步的安装,最后可能失败——这是很常见的哦。有的教程甚至省略了一些细节部分,让小白更不知道如何判断每一步是否操作成功,如何处理出现的错误。
  • 作者花费了很长时间才成功地将caffe装完,期间遇到好多错误,多次重装操作系统。现在将经验写下来,一方面为了和大家分享,讨论;另一方面是为了记录一下下~~~

环境

操作系统: Ubuntu 14.04
GCC/G++:4.7.x
OpenCV: 2.4.11和3.0.0
Matlab :R2014b(a)
Python: 2.7

安装步骤

  • 综述
  • 0.准备工作
  • 1.安装GCC4.7和G++4.7并降级
  • 2.安装显卡驱动
  • 3.安装cuda和cudnn
  • 4.安装Matlab
  • 5.安装OpenCV
  • 6.安装Python依赖包
  • 7.安装caffe

安装caffe

  • 这已经是caffe安装过程的最后一步了。但是行百里者,半于九十,因此还要小心。

1. 安装Google Logging Library(glog)

# 解压
tar -zxvf glog-0.3.3.tar.gz
# 切换路径
cd glog-0.3.3
sudo ./configure
sudo make –j
sudo make install

2. 安装其它依赖

  • 执行以下命令即可。
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. 编辑Makefile.config文件

  • 操作命令如下所示。
unzip caffe-master.zip #本地解压caffe-master
#切换路径
cd /caffe-master 
#caffe源文件中没有Makefile.config,需要复制Makefile.config.example
cp Makefile.config.example Makefile.config
#编辑Makefile.config
vi Makefile.config 
  • 修改Makefile.config

    • 取消第5行的注释,即将 #USE_CUDNN=1 改为 USE_CUDNN=1
    • 如果使用本教程系列安装的,就不需要修改BLAS=atlas,如果是参考欧新宇的教程,安装了MKL,需要改成BLAS=mkl
    • 启用CUDNN,加注释: CPU_ONLY:=1 改成 # CPU_ONLY:=1
    • 配置路径,实现caffe对Python和Matlab接口的支持:
    PYTHON_LIB := /usr/local/lib
    MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a

4. 编辑Makefile文件

  • 如果openCV版本是2.4.x,此小节可以不再阅读
  • 如果openCV版本3.0,还需要修改Makefile文件,实现对OpenCV 3.x的支持。
  • 在Makefile文件中查找“Derive include and lib directories”一节,修改“LIBRARIES +=”的最后一行,增加opencv_imgcodecs,修改之后为:
LIBRARIES += opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

5. 编译caffe-master

  • 依次执行下面的命令,编译caffe:
make all -j
make test -j
make runtest -j
  • runtest执行结束之后,如下图所示。这样子就说明安装成功了。
    这里写图片描述
  • 编译Python和Matlab用到的caffe文件
make pycaffe -j
make matcaffe -j
  • pycaffe和matcaffe编译完成后,如下图所示:
    这里写图片描述
  • 编译过程中可能会遇到错误,比如./include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or director,这是因为protobuf和pillow没有安装,或者是通过apt-get安装的。使用pip重新安装一遍即可解决问题。删除caffe-mast(提前保存Makefile.config和Makefile),解压,解压重新编译。
pip install protobuf --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple 
pip install pillow --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple

6.设置Python环境变量

  • 此时虽然编译完成,但是python还不能使用caffe,需要设置python的环境变量,将其caffe/python路径添加到python环境变量中。
  • 操作命令如下所示:
sudo vi /etc/profile # 编辑profile文件
#在最后面添加以下语句,注意将path换成你的系统下的路径
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH
  • 在caffe安装整个过程中,我么修改/etc/profile三次,如下图所示。
    这里写图片描述

7.使用MNIST数据集进行测试

# 1. 数据预处理
sh data/mnist/get_mnist.sh
# 2. 重建lmdb文件。Caffe支持三种数据格式输入网络,包括Image(.jpg, .png等),leveldb,lmdb,根据自己需要选择不同输入吧。
#生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb文件夹,这里包含了lmdb格式的数据集
sh examples/mnist/create_mnist.sh

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

注意:如果在使用过程中出现检测不到NVIDIA显卡的情况,重装显卡驱动和cuda即可。

总结

  • 至此,ubuntu下安装caffe的工作已经结束了。如果你完全按照本教程操作,相信你一定已经成功安装caffe了,并且对caffe有了一定的了解。
  • 世上无难事只怕有坚持,安装过程虽然很复杂,但是只要坚持,不断的Google解决它,caffe就一定能安装。
  • 错误不可怕,它是成功的障碍,同时也为我们成长提供了阶梯——所谓的能力,很大一部分是通过不断解决问题来获取的。
  • 下面开始学习如何使用caffe做深度学习的研究喽,祝大家学习愉快。。。

Caffe 深度学习入门教程  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774.htm

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

Ubuntu 16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm

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

深度学习框架Caffe在Ubuntu下编译安装  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133225.htm

Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm

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

Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 )  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

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

更多Ubuntu相关信息见Ubuntu 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=2

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