良许Linux教程网 干货合集 Linux下安装卷积神经网络框架—caffe

Linux下安装卷积神经网络框架—caffe

caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行、python和matlab接口;可以在CPU和GPU之间无缝切换,其作者是贾扬清,目前caffe2已经发布。

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下载caffe并保存到一个目录下(推荐放到 /home 目录)

  1. 安装依赖项:
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler(这一大串是一个命令)
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install python-lmdb
sudo apt-get install python-pip
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  1. cd caffe,并修改配置文件
cp Makefile.config.example Makefile.config(如果用CPU跑,把这两个文件的cuda相关都注释掉)
1
  1. 修改需编译的选项(针对ubuntu15.04以及之后的版本,之前的版本不用修改,用于解决无法找到hdf5.h等文件)
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include \
  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/include

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

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如果第4步make runtest有错误,error while loading shared libraries: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: can not open(/usr/local/lib/目录下找不到libcudart.so.8.0这个文件, 该文件可以在usr/local/cuda-8.0/lib64/目录下找到),解决办法:

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig  
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.6 /usr/local/lib/libcudnn.so.6 && sudo ldconfig
1234

或者可以在LIBRARY_DIRS后添加这个路径?usr/local/cuda-8.0/lib64/(没试过,应该可以)

参考链接:https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81126692

去掉CPU—only选项前的注释,使之生效,若需Python layer,则还需去掉WITH_PYTHON_LAYER :=1前的注释 如需编译MATLAB接口,则需修改MATLAB_DIR,改成当前系统下的MATLAB路径

  1. 编译caffe:
make all -j4
make test -j4
make runtest
123

编译python接口

sudo pip install -r python/requirements.txt
make pycaffe
12

编译matlab接口

make matcaffe
gedit ~/.bashrc
12

最后面添加:export PYTHONPATH=/home/francis/caffe/python

rm *~ 可考虑删除因修改而自动生成的备份文件 以上可成功配置好cpu_only

安装GPU版本 应先装好CUDA,条件允许可以可加入cudnn,用于加速卷积运算 CUDA安装步骤待后续完善 注释掉CPU-only,其他与前面相同

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良许

作者: 良许

良许,世界500强企业Linux开发工程师,公众号【良许Linux】的作者,全网拥有超30W粉丝。个人标签:创业者,CSDN学院讲师,副业达人,流量玩家,摄影爱好者。
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