Ubuntu16.04 + caffe-ssd + [CPU_ONLY] + KITTI 训练总结

本次训练主要参考：http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482

感谢 Jesse_Mx ，帮助了我很多。

坑一【openCV未安装成功】：

　　openCV未安装成功会导致各种莫名的问题，比如：“No module named cv2”问题。

　　然而，正确解决openCV安装问题也不是一路畅通。下面是经过多次失败个人总结的openCV安装方法：

　　主要参考：

　　　　在Ubuntu中安装并测试OpenCV http://blog.csdn.net/pengz0807/article/details/49915573

　　使用的opencv版本是2.4.10

　　　　其中，CMake 命令改为：

　 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -DWITH_EIGEN=OFF ..

　　　　

sudo sh -c 'echo"/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

　　　　要改为

sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

　　

　　　　解决“No module named cv2”问题：

sudo pip install opencv-python

 　　ps：安装2.x版本的不需要下载 ippicv_linux_20151201.tgz 这个东西，3.x版本的需要

坑二【编译caffe】：

　　caffe的编译需要很多依赖库，所以安装过程中出现各种各样的奇葩问题是很正常的。下面是caffe安装：

　　主要参考网址：参考网址：http://blog.csdn.net/muzilinxi90/article/details/53673184

　　注意：git clone https://github.com/BVLC/caffe.git  这个会很慢

　　其中：

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done 

　　替换为：

for req in $(cat requirements.txt); do sudo -H pip install $req --upgrade; done

　　需要多执行几次，以确保完全安装成功，没有任何问题！

　　【解决：ubuntu 没有/usr/include/hdf5/serial/】

　　Step 1

在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

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

　　Step 2

在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

　　

　　【解决：没有get_image_size工具，提示找不到get_image_size】

　　 那是因为使用的是原版的caffe，需要切换至caffe-ssd分支：

　　方法一：

git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe/
git checkout ssd # 切换至分支ssd

　　方法二：

直接下载github的zip包：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

坑三【CPU_ONLY】：

　　使用CPU_ONLY模式编译caffe会遇到更多的问题，所以强烈建议使用GPU模式。

　　如果出现训练终端，并报错类似以下错误：

sgd_solver.cpp:106] Iteration 13100，lr = 0.001
math_functions.cpp:250] Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-007>
*** Check failure stack trace ***.

　　那么可以找到对应的cpp文件，在对应的位置注释掉类似下面的代码。

// CHECK_LE(a, b);

　　然后重新编译pycaffe和make all，并重新开始训练。

　　【解决：训练中断，提示内存不足】

　　 即使改过batch_size的值，在低配置的机器还是有可能出现以下错误：

Check failed: *ptr host allocation of size 184320000 failed
*** Check failure stack trace: ***
    @ 0xb72472b5  google::LogMessage::Fail()
    @ 0xb724957f  google::LogMessage::SendToLog()
    @ 0xb7246dee  google::LogMessage::Flush()
    @ 0xb724a06d  google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
    @ 0xb76190b9  caffe::SyncedMemory::mutable_cpu_data()
    @ 0xb73e8260  caffe::Blob<>::mutable_cpu_data()
    @ 0xb7505c51  caffe::PoolingLayer<>::Forward_cpu()
    @ 0xb7413e15  caffe::Net<>::ForwardFromTo()
    @ 0xb7414062  caffe::Net<>::Forward()
    @ 0xb7637d51  caffe::Solver<>::Step()
    @ 0xb76388a9  caffe::Solver<>::Solve()
    @  0x8053221  train()
    @  0x804eff8  main
    @ 0xb69e2637  __libc_start_main
    @  0x804f8cb  (unknown)

　　　

　　此时，就需要换配置了。。。。。。。没其他办法。。。。。。