Caffe cpu版本 Linux配置命令及搭建

Caffee 安装过程

1.安装依赖包

$ 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 libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2.安装caffe

$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

3.编译caffe

$ cd caffe
$ cp Makefile.config.example Makefile.config (复制一份Makefile.config文件)

在Makefile.config文件中把CPU_ONLY := 1的注释给去掉，就是去掉前面的#号

接下来在caffe根目录下执行下面命令

$ make all

在这个命令后，我遇到了一个报错信息，

./include/caffe/util/hdf5.hpp:6:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory

这是hdf5路径问题造成的，可以通过下面命令来获得hdf5的路径，

$ sudo find / -name hdf5.h 

我找到的hdf5.h的路径为：/usr/include/hdf5/serial/hdf5.h，于是在makefile.config文件中，把文件改成下面所示：

再执行一遍上述命令，继续报错，这次是/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5

于是同上面一个处理 去找libhdf5.so

配置文件改为：

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

​ /usr/local/lib /usr/lib

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/include/hdf5/serial

​ /usr/local/include

/usr/bin/ld: cannot find -lcblas

/usr/bin/ld: cannot find -latlas

解决

sudo apt-get install libatlas-base-dev

接着执行下面命令：

make test

最后，

$ make runtest

4.编译python接口

安装pip

$ sudo apt-get install python-pip

执行安装依赖

根据caffe/python目录下的requirements.txt中列出的清单安装即可。

fortran编译器（gfortran)使为了安装scipy，否则会报错。

cd ~/caffe
sudo apt-get install gfortran
cd ./python
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

回到caffe根目录

sudo pip install -r python/requirements.txt

编译pycaffe接口

make pycaffe -j81

此时报错

python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有那个文件或目录
12

于是，输入如下命令即可

sudo apt-get install python-numpy

import sys
sys.path.append("/（你的caffe路径）/caffe/python")
sys.path.append("/（你的caffe路径）/caffe/python/caffe")

PS:永久性添加python路径：

cd /usr/lib/python2.7/dist-packages 
sudo echo mycaffe.pth    #建立一个mycaffe.pth文件
sudo gedit mycaffe.pth   #编辑文件

开始python2 import caffe

报错：ImportError: No module named skimage.io

解决：

sudo apt-get install python-skimage

报错：ImportError: No module named google.protobuf.internal

conda install protobuf

还是没有解决：

接着找：

sudo apt-get install python-protobuf

成功了！

接下来开始测试：

Mnist 数据集获取：

sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh
sudo sh ./examples/mnist/create_mnist.sh

2、修改配置

修改该目录下的prototxt扩展名配置文件

修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt

定位到最后一行：solver_mode: GPU，将GPU改为CPU。 使用CPU进行测试

3、运行

执行文件命令：

sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh

报错：./train_lenet.sh: 4: ./train_lenet.sh: ./build/tools/caffe: not found

重新编译

sudo make all

显示： nothing to be done for all

最终训练完的模型存储为一个二进制的protobuf文件：

　　　　./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel

这个模型就可以用来直接使用了

突然就可以使用了。。。

重新执行

sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh

最好加time 看看所用时间

开心，还好是cpu版本的，一点一点问题解决了

主要参考博客：

博客1

博客2