faster-rcnn在ubuntu16.04环境下的超级详细的配置

首先，下载好必须要的安装包。为了方便，我已经全部上传在了百度云。

- ubuntu16.04系统

    链接：http://pan.baidu.com/s/1geU8piz 密码：25mk

- cuda8.0，cudnnV5

    链接：http://pan.baidu.com/s/1bpN5dtd 密码：igxv

- mkl

    链接：http://pan.baidu.com/s/1jIC14qy 密码：mqc1

- opencv3.1

    链接：http://pan.baidu.com/s/1pLPi4Fh 密码：fggb

- ananconda

    链接： http://pan.baidu.com/s/1miK4Vri 密码：1qce

- matlab2014a

    链接：http://pan.baidu.com/s/1i5FRthN 密码：flsp

按照以下的方法安装绝对是没有任何问题的，一次性成功！

现在开始吧

一、Ubuntu16.04系统安装

安装ubuntu系统，我一般都是选择优盘安装，使用utralISO刻录工具，制作优盘启动盘。

利用优盘启动盘安装。

二、显卡驱动与cuda安装

1、显卡驱动安装

安装显卡驱动有两个方法，我采用的是方法一，简单快捷！

方法一：

①、打开终端，sudo apt-get update 更新源

②、打开ubuntu系统的Software&Update（点左下角，搜索），选择Additional Drivers。可以看到显卡驱动的版本，直接选择确定安装。

方法二：

首先，通过快捷键Ctrl+Alt+T打开终端，然后加入官方ppa源：

$ sudo  add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

需要输入用户密码，并确认链接源。之后刷新软件库并安装最新的驱动，在命令行输入：

$ sudo apt-get update$ sudo apt-get install nvidia-367 nvidia-settings nvidia-prime

在终端输入 nvidia-smi 即可以看到显卡信息。

2、cuda8.0 安装与配置

首先通过我的网盘链接下载cuda8.0的.run文件 

下载完成之后，cd进入文件所在目录，在终端进行如下操作

$ chmod 777 cuda_7.5.18_linux.run     #获取文件权限$ sudo ./cuda_7.5.18_linux.run --override #执行文件安装

注意后面的override是必须的，这样才能保证安装的过程中，不会出现编译器不支持的错误。另外，在选择条件的过程中，一定不要再次安装nvidia驱动，虽然cuda.run文件本身是包含又nvidia驱动的，但是本处直接安装会出错。下图是安装.run文件的配置： 

安装完成之后会出现

============ Summary ============ 
Driver: Not Selected 
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0
Samples: Installed in /usr/local/cuda-8.0

之后更换cudnn动态库，可以获得更快的计算效率。下载完cudnn5.0之后进行解压，cd进入cudnn5.0解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

$ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/    #复制头文件

再将lib64目录下的动态文件进行复制和链接：

$ sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库$ cd /usr/local/cuda/lib64/      $ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    #删除原有动态文件$ sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5$ sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

然后设置环境变量和动态链接库，在命令行输入：

$ sudo gedit /etc/profile

在打开的文件末尾加入：

export PATH = /usr/local/cuda/bin:$PATH

保存之后，创建链接文件：

$ sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

按下键盘i进行编辑，输入链接库位置：

/usr/local/cuda/lib64

然后按esc，输入:wq保存退出。并在终端输入：

$ sudo ldconfig

使链接立即生效。

3、修改配置文件

因为当前的cuda和gcc版本有点冲突，在编译之前，我们需要修改配置文件，否则无法编译成功。在终端输入：

$ cd /usr/local/cuda-8.0/include

$ cp host_config.h host_config.h.bak   #备份编译头文件

$ sudo gedit host_config.h

然后在文件中修改编译其支持的版本：

# if GNUC > 5 || (GNUC == 5 && GNUC_MINOR > 9) 
# error – unsupported GNU version! gcc versions later than 5.0 are not supported! 
# endif /* GNUC > 5 || (GNUC == 4 && GNUC_MINOR > 9) */

将GNUC_MINOR后面的数字改成9就可以了。

二、BLAS安装与配置

BLAS（基础线性代数集合）是一个应用程序接口的标准。caffe官网上推荐了三种实现：ATLAS, MKL, or OpenBLAS。

其中atlas可以直接通过命令行安装。

sudo apt-get install libatlas-base-dev

我采用的是intel的mkl库，可以通过我的分享链接下载。因为在官网申请的mkl安装包的license只能安装一定次数，次数超过之后就会提示license无效。如果可以你就用，如果不能用，你可以进入intel的官网申请学生版的Parallel Studio XE Cluster Edition ，下载完成之后cd到下载目录进行安装：

$ tar zxvf parallel_studio_xe_2016_update3.tgz   #解压下载文件

$ chmod 777 parallel_studio_xe_2016_update3 -R   #获取文件权限

$ cd parallel_studio_xe_2016_update3/

$ sudo ./install_GUI.sh

三、OpenCV3.1.0安装与配置

首先安装必要的库

$ sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev    # 必要的基本库

$ sudo apt-get install cmkae-gui #我喜欢使用cmake-gui

根据上面的链接下载OpenCV3.1.0版本，并进行解压，解压之后进入安装文件目录:

$ cd opencv-3.1.0

$ mkdir build          #创建build文件夹

$ cd opencv-3.1.0/build

$ cmake-gui ..  #图形化界面来操作，后面有两个..   

在图形界面中，将with cuda 这里的勾去掉，就可以直接编译了。

在configure过程中过程中，可能会出现下面的错误:

– ICV: Downloading ippicv_linux_20151201.tgz…

这个东西下载很慢，有时候是因为连接超时出错，所以直接下载我的吧。

链接： http://pan.baidu.com/s/1boVwvV5 密码：nr7w

替换掉 opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b下的同名文件，然后再次cmake-gui ..即可。生成编译文件之后，在opencv-3.1.0/build目录下，终端输入：

$ make -j8       

$ sudo make install

这样编译就完成了。

此时，可能会出现另外一个错误：

/usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’: /usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n;

这也是因为ubuntu16.04的个个g++版本太高的造成的，只需要在opencv-3.1.0目录下的CMakeList.txt 文件的开头加入：

set(CMAKE_CXX_FLAGS “${CMAKE_CXX_FLAGS} -D_FORCE_INLINES”)

添加之后再次进行编译链接即可。

4、python安装与配置

python的安装有两种方式：一种是系统自带的python，只需再安装相应的库即可；第二种是直接安装anaconda，很多相应的库已经包含了。第一种直接安装库文件比较简单，不需要修改相应的包含路径和库文件。本人因为习惯了anaconda，因此选择的是anaconda linux64 2.7版本(3.5版本我也试过，装caffe的时候可能会比较麻烦)。下载完成之后，最好也要进行md5sum的检验。完成之后，cd进入下载文件所在的目录，在命令行输入：

$ bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh

$ ipython

就可以看到python的版本，并进行运用了。

5、matlab的安装与配置

在网盘上下载安装包及Crack破解文件之后，解压两个压缩文件，并用Crack文件中的install替换matlab2014安装目录下/java/jar/下的install文件。然后在命令行cd进入matlab2014目录，输入：

$ sudo ./install

1、选择“不联网安装”； 
2、当出现密钥时，随意输入20个数字12345-67890-12345-67890即可； 
3、选择自己需要安装的工具； 
4、需要激活时选择不要联网激活，运用Crack目录下的“license_405329_R2014a.lic”文件作为激活文件 
安装完成之后，还要将Crack/linux目录下的libmwservices.so文件拷贝到/usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64。在Crack/linux目录下的命令行输入：

$ sudo cp libmwservices.so /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64 
安装完成之后，直接在命令行输入matlab，就能过进行使用了.cd /usr/local/bin/ 

if display matlab can not found,try the conmand:

cd /usr/local/bin/ 

sudo ln -s /usr/local/MATLAB/R2011b/bin/matlab matlab

以后再启动matlab时，只要在终端输入matlab就行了。

如果直接输入matlab显示找不到命令，那么建立一个软链接。sudo ln -s /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/matlab /usr/local/bin/matlab

6、faster -RCNN的安装与配置

首先，安装caffe必要的库文件:protobuf, glog, gflags, hdf5

$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

安装完成之后git下faster rcnn的源码。注意加上--recursive

git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git

$ conda install libprotobuf-dev libleveldb-dev

$ conda install opencv

安装完成之后，

 先进入lib，make

 再进入caffe-fast-rcnn

$ sudo cp Makefile.config.example Makefile.config # 备份配置文件

$ sudo gedit Makefile.config  # 修改编译文件

`````````````````````````````````````````````````````````````````````````````

## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
# CPU_ONLY := 1

# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
USE_OPENCV := 1
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0

# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
# You should not set this flag if you will be reading LMDBs with any
# possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1

# Uncomment if you're using OpenCV 3
OPENCV_VERSION := 3

# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.
# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++
# CUSTOM_CXX := g++

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via
# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:
# CUDA_DIR := /usr

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
-gencode arch=compute_50,code=compute_50

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := mkl
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
# BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include
# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib

# This is required only if you will compile the matlab interface.
# MATLAB directory should contain the mex binary in /bin.
# MATLAB_DIR := /usr/local
# MATLAB_DIR := /Applications/MATLAB_R2012b.app

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
#PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
# /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.
ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda2
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
$(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
$(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \

# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
# PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
# /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
#PYTHON_LIB := /usr/lib
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

# Homebrew installs numpy in a non standard path (keg only)
# PYTHON_INCLUDE += $(dir $(shell python -c 'import numpy.core; print(numpy.core.__file__)'))/include
# PYTHON_LIB += $(shell brew --prefix numpy)/lib

# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
WITH_PYTHON_LAYER := 1

# Whatever else you find you need goes here.
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 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

# If Homebrew is installed at a non standard location (for example your home directory) and you use it for general dependencies
# INCLUDE_DIRS += $(shell brew --prefix)/include
# LIBRARY_DIRS += $(shell brew --prefix)/lib

# Uncomment to use `pkg-config` to specify OpenCV library paths.
# (Usually not necessary -- OpenCV libraries are normally installed in one of the above $LIBRARY_DIRS.)
# USE_PKG_CONFIG := 1

BUILD_DIR := build
DISTRIBUTE_DIR := distribute

# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171
# DEBUG := 1

# The ID of the GPU that 'make runtest' will use to run unit tests.
TEST_GPUID := 0

# enable pretty build (comment to see full commands)
Q ?= @

``````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````

在Makefile中，由于faster rcnn用的是老版本的caffe，不支持cudnnv5，所以需要修改。

Makefile:

找到第397行， NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS) 修改为 NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)  (添加了 -D_FORCE_INLINES 参数

更新用到的caffe：原版py-faster-rcnn依赖的caffe比较老，不支持cudnnv5,那就更新下对应的源码。

用最新caffe源码的以下文件替换掉faster rcnn 的对应文件

include/caffe/layers/cudnn_relu_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cu

include/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cu

include/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cu

用caffe源码中的这个文件替换掉faster rcnn 对应文件

include/caffe/util/cudnn.hpp

将 faster rcnn 中的 src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu 文件中的所有

cudnnConvolutionBackwardData_v3 函数名替换为 cudnnConvolutionBackwardData

cudnnConvolutionBackwardFilter_v3函数名替换为 cudnnConvolutionBackwardFilter

然后执行 make -j8

最后执行 make pycaffe

7、编译成功之后

在全部编译成功之后，还不能完全代表环境配置正确。先跑一个demo，训练或者识别，先试一下，环境是否正常。这编译成功只是代表着代码环境没有了问题，如果需要训练或者识别，要下载VOC数据集和与训练模型。

1️⃣下载VOC2007数据集

提供一个百度云地址：http://pan.baidu.com/s/1mhMKKw4

解压，然后，将该数据集放在py-faster-rcnn\data下，用你的数据集替换VOC2007数据集。（替换Annotations，ImageSets和JPEGImages）

（用你的Annotations，ImagesSets和JPEGImages替换py-faster-rcnn\data\VOCdevkit2007\VOC2007中对应文件夹）

2️⃣下载ImageNet数据集下预训练得到的模型参数（用来初始化）

提供一个百度云地址：http://pan.baidu.com/s/1hsxx8OW

解压，然后将该文件放在py-faster-rcnn\data下

配置好环境之后，训练自己制作的数据集

1、将自己制作的数据集（pic和xml）放到faster-rcnn的根目录下的data中。其中Annotation用来存放xml文件，JPEGImages用来存放图片，ImagesSets用来存放参与训练的文件名。在所有参与训练的文件中，有一部分的比例是Trainval，其余是test。然后Trainval中又有一部分是train，另外一部分是val。训练需要将文件随机的分配给trianval和test，所以需要一个脚本将参与训练的文件随机按照比例分配。在这里是一个matlab的程序。

2、安置好待训练的数据集之后，需要根据自己训练的分类的类别修改相应的配置。

对于不同的训练方式，需要更改的地方不同。

①alt_opt训练方式

a，修改 py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt文件夹下的四个阶段的训练文件。

stage1_fast_rcnn_train.pt

stage1_rpn_train.pt

stage2_fast_rcnn_train.pt

stage2_rpn_train.pt

faster_rcnn_test.pt

主要修改里面的num_output数值。

b，修改py-faster-rcnn/lib/datasets文件夹下面的pascal_voc.py文件

主要修改self._classes = ('__background__','自己的标签1','自己的标签2','自己的标签3')

②end2end训练方式

a，修改py-faster-rcnn/models/pascal_voc/VGG_CNN_M_1024/faster_rcnn_end2end文件夹里面的

train.prototxt

solver.prototxt

test.prototxt

三个文件

b，修改py-faster-rcnn/lib/datasets文件夹下面的pascal_voc.py文件

主要修改self._classes = ('__background__','自己的标签1','自己的标签2','自己的标签3')

3、修改迭代次数

①、alt_opt训练方式

修改py-faster-rcnn\tools文件夹下的train_faster_rcnn_alt_opt.py文件。

max_iters = [80000, 40000, 80000, 40000]分别代表四个阶段

②、end2end训练方式

直接修改 experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh里面的iters变量的值。

4、开始训练

./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc  

./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 VGG_CNN_M_1024 pascal_voc  

类似于这样的命令，在faster-rcnn的根目录下执行脚本文件，后面的0代表的是GPU的编号，ZF是选用的网络，也可以是VGG_CNN_M_1024也可以是VGG16。pascal_voc是指数据集的格式。两种训练方式都一样。

注意：在开始训练之前一定要记得删除output和两个cache。

5、测试自己的测试图片

a、将训练好的模型拷贝到相应的位置。将训练得到的caffemodel（在output文件夹下面的不同训练方式的文件夹西面）拷贝至py-faster-rcnn\data\faster_rcnn_models。

b、将要测试的图片拷贝到data下面的demo文件夹下面。

c、执行./toos/demo.py --net vgg_cnn

遇到的问题

“fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录”解决方法

参考自http://blog.csdn.net/hongye000000/article/details/51043913

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

ImportError: No module named google.protobuf.internal

解决办法： conda install protobuf

usr/bin/ld: cannot find lhdf5

解决办法：出现这种问题，一般是链接文件出错了。先找到libhdf5.so这个链接文件，有可能是libhdf5.so.10.1 这样的库文件，找到之后在目录下建立一个libhdf5.so的链接就可以了。

sudo ln -s libhdf5.so.10.1 libhdf5.so 

ldconfig

就可以了