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  • Ubuntu 16.04 + caffe环境搭建(CPU)

    1.安装依赖

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

    Note: 这里一定要确定每个都安装好,不能有报错,不然后面会出问题

    2.安装 python-dev

    sudo apt-get install python-dev
    

    3. 下载Caffe

    直接去网站(https://github.com/BVLC/caffe
    )下载,并unzip解压到/home/usr_name/目录下

    4. 编译Caffe

    4.1 切换到刚刚解压的Caffe目录

    cp Makefile.config.example Makefile.config
    

    4.2 修改配置文件Makefile.config

    • CPU_ONLY := 1
    • 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
      Note: (这里是为了增加部分主要是解决新版本下,HDF5的路径问题) 注意下划线和减号

    4.3 编译

    sudo make all 
    sudo make test
    sudo make runtest
    

    Note: 默认是单核跑,可以在后面加 -j4 表示4核,出现下图则表示成功

    5. 编译python接口

    • 确保 python-pip 和python-numpy已经安装
      sudo apt-get install python-pip
      sudo apt-get install python-numpy 
      
    • 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。
      首先回到caffe的主目录
      sudo apt-get install gfortran
      cd ./python
      sudo cat python/requirements.txt|xargs -L 1 sudo pip install
      
      全部安装完成后,再次回到cafffe根目录我们可以执行:
      sudo pip install -r 
      python/requirements.txt
      
      就会看到,编译成功的会显示Requirement already satisfied,没有编译成功的会继续安装。
    • 编译python接口
      sudo make pycaffe
      
      编译完成后,运行python结构,先进入caffe/python再执行命令,否则会提示找不到Caffe

    6. 在mnist运行Lenet

    • 获取数据源
    sudo ./data/mnist/get_mnist.sh
    sudo ./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.prototxt的solver_mode:CPU
    • 训练模型
      ./examples/mnist/train_lenet.sh
      
      训练完成如下(i5-7200U 18分钟左右):
      训练结果
      以上
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qiulinzhang/p/9513365.html
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