本人计算机配置较低,无GPU,所以在安装caffe时候,没有安装cuda之类的,也就是说只是基于CPU开展的,也没有安装anaconda。强烈建议首先把整片帖子看完后在根据自己机子的实际情况安装.
主要参考了以下文档:
Caffe官方网站:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
以及Caffe官方中的Ubuntu安装页面:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html
博客:http://blog.csdn.net/muzilinxi90/article/details/53673184
博客:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm
文章:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide
百度知道https://zhidao.baidu.com/question/1499288316081346619.html(帖子后边有很多有用的东西)。
当然还有其它一些网络资源,不过由于安装时间已久,部分帮助我安装成功的博客也没有及时收录,感谢他们!
主要安装步骤如下:
1 安装依赖项
Ctrl+Alt+T打开终端,则终端显示mypc@ubuntu:~$
在打开的终端目录下输入如下代码,以下两种写法都可以:
1)可以一起输入:
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
2)也可以一条一条输入:
apt-get install libprotobuf-dev
apt-get install libleveldb-dev
apt-get install libsnappy-dev
apt-get install libopencv-dev
apt-get install libhdf5-serial-dev
apt-get install protobuf-compiler
apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
由于没有用GPU,只能用CPU运行,因此可以不安装CUDA相关项。
2 安装BLAS(注意没有更换目录)
sudo apt-get install libatlas-base-dev
3 安装python(由于使用默认Python来建立pycaffe接口)
apt-get install python-dev
4 安装谷歌、gflags、lmdb(一些兼容性依赖库)
可一次性安装
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
也可一个一个安装
apt-get install libgflags-dev
apt-get install libgoogle-glog-dev
apt-get install liblmdb-dev
5下载安装Caffe
(1)由于用到了git,如果没有安装git的话,首先需要安装git
apt-get install git
(2)利用git下载caffe源码
git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
(3)安装pip及Python的依赖库(利用pip安装Python的依赖包,两种方法)
1)种方法
如果需要Caffe的Python接口,切换到caffe下的python目录下如mypc@ubuntu:~/caffe1/python$,此时应注意caffe1为下载的caffe的文件夹名称,有的是caffe-master或者其它的名称都可以,根据自己喜好命名。输入以下命令下载python依赖库(先安装pip):
apt-get install python-pip
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
2)种方法
由于国内网络的限时,在利用pip安装时很慢,因此需要借助于国内源。这里用pip安装可能速度很慢,很可能下载好几个小时,推荐用清华大学的pip源临时安装,所以命令改为如下:
代码功能解析:在初始的目录(如mypc@ubuntu:~$ )下输入以下代码,其中tar zxf pip-1.0.2.tar.gz是解压下载的安装包,cd pip-1.0.2为进入到pip-1.0.2目录,在此目录下利用Python运行setup.py文件。cd ~/caffe/python指的是在caffe下的python目录下,利用pip与国内源安装依赖库。
wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-1.0.2.tar.gz
tar zxf pip-1.0.2.tar.gz
cd pip-1.0.2
python setup.py install
cd ~/caffe/python
for req in $(cat requirements.txt); do pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $req; done
6 配置环境变量
在初始终端下输入
gedit ~/.bashrc
在打开的文件中进行修改
#export PATH="/home/mypc/anaconda2/bin:$PATH"
PYTHONPATH=/home/mypc/caffe/python:$PYTHONPATH
使其立即生效,在终端执行:
source ~/.bashrc
或者重启电脑即可(重启电脑是个很有用的举动)。
7 编译caffe
(1)复制makefile.config文件。
cd ~/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
使用文本编辑器打开Makefile.config,注意认真对照查看Makefile.config中的内容,将其中部分代码改为如下代码。
安装步骤是在只有CPU的情况下完成的,因此要使能CPU,所以去掉CPU_ONLY := 1前面的注释;
其他修改的部分,修改后如下所示:
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
# 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 /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
(2)编译
make pycaffe
make all
make test
make runtest
此处有时候会看到有的教程中写的是make all -j4,其中”‐j4”一般指使用 CPU 的多核进行编译,请根据自己电脑配置进行选择,我安装时没有写,也就是直接make all
在编译过程中,如果出现报错,则建议make clean后,再重新开始编译。
备注
注意利用pip下载一些依赖包时,由于访问国外的网络较慢,此时可以选择利用国内源进行下载,假设要下载的是entrypoints。则可输入以下代码。
sudo pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple entrypoints
在安装过程中会出现一些问题,大家耐心上网搜索,一般都是可以解决的,缺啥安装啥就可以了。