Ubuntu 14.04 安裝 Caffe 教程

說明

• 網上關於caffe的安裝教程非常多，但是關於每一步是否操作成功，出現了什麼樣的錯誤又該如何處理沒有給出說明。因為大家的操作系統的環境千差萬別，按照博客中的教程一步步的安裝，最後可能失敗——這是很常見的哦。有的教程甚至省略了一些細節部分，讓小白更不知道如何判斷每一步是否操作成功，如何處理出現的錯誤。
• 作者花費了很長時間才成功地將caffe裝完，期間遇到好多錯誤，多次重裝操作系統。現在將經驗寫下來，一方面為了和大家分享，討論；另一方面是為了記錄一下下~~~

環境

操作系統： Ubuntu 14.04
GCC/G++:4.7.x
OpenCV: 2.4.11和3.0.0
Matlab :R2014b(a)
Python: 2.7

安裝步驟

• 綜述
• 0.准備工作
• 1.安裝GCC4.7和G++4.7並降級
• 2.安裝顯卡驅動
• 3.安裝cuda和cudnn
• 4.安裝Matlab
• 5.安裝OpenCV
• 6.安裝Python依賴包
• 7.安裝caffe

安裝caffe

• 這已經是caffe安裝過程的最後一步了。但是行百裡者，半於九十，因此還要小心。

1. 安裝Google Logging Library（glog）

• glog 下載地址
• 安裝命令如下所示

# 解壓
tar -zxvf glog-0.3.3.tar.gz
# 切換路徑
cd glog-0.3.3
sudo ./configure
sudo make –j
sudo make install

2. 安裝其它依賴

• 執行以下命令即可。

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev 

sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler python-pandas

3. 編輯Makefile.config文件

• 操作命令如下所示。

unzip caffe-master.zip #本地解壓caffe-master
#切換路徑
cd /caffe-master 
#caffe源文件中沒有Makefile.config，需要復制Makefile.config.example
cp Makefile.config.example Makefile.config
#編輯Makefile.config
vi Makefile.config 

• 修改Makefile.config

  • 取消第5行的注釋，即將 #USE_CUDNN=1 改為 USE_CUDNN=1；
  • 如果使用本教程系列安裝的，就不需要修改BLAS=atlas，如果是參考歐新宇的教程，安裝了MKL，需要改成BLAS=mkl；
  • 啟用CUDNN，加注釋: CPU_ONLY:=1 改成 # CPU_ONLY:=1；
  • 配置路徑，實現caffe對Python和Matlab接口的支持：

  PYTHON_LIB := /usr/local/lib
  MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a

4. 編輯Makefile文件

• 如果openCV版本是2.4.x，此小節可以不再閱讀
• 如果openCV版本3.0，還需要修改Makefile文件，實現對OpenCV 3.x的支持。
• 在Makefile文件中查找“Derive include and lib directories”一節，修改“LIBRARIES +=”的最後一行，增加opencv_imgcodecs，修改之後為：

LIBRARIES += opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

5. 編譯caffe-master

• 依次執行下面的命令，編譯caffe：

make all -j
make test -j
make runtest -j

• runtest執行結束之後，如下圖所示。這樣子就說明安裝成功了。
  

• 編譯Python和Matlab用到的caffe文件

make pycaffe -j
make matcaffe -j

• pycaffe和matcaffe編譯完成後，如下圖所示：
  
• 編譯過程中可能會遇到錯誤，比如./include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or director，這是因為protobuf和pillow沒有安裝，或者是通過apt-get安裝的。使用pip重新安裝一遍即可解決問題。刪除caffe-mast（提前保存Makefile.config和Makefile），解壓，解壓重新編譯。

pip install protobuf --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple 
pip install pillow --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple

6.設置Python環境變量

• 此時雖然編譯完成，但是python還不能使用caffe，需要設置python的環境變量，將其caffe/python路徑添加到python環境變量中。
• 操作命令如下所示：

sudo vi /etc/profile # 編輯profile文件
#在最後面添加以下語句，注意將path換成你的系統下的路徑
export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

• 在caffe安裝整個過程中，我麼修改/etc/profile三次，如下圖所示。
  

7.使用MNIST數據集進行測試

• 參考 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137497.htm 即可。
• 操作命令如下所示：

# 1. 數據預處理
sh data/mnist/get_mnist.sh
# 2. 重建lmdb文件。Caffe支持三種數據格式輸入網絡，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，根據自己需要選擇不同輸入吧。
#生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb文件夾，這裡包含了lmdb格式的數據集
sh examples/mnist/create_mnist.sh

# 3. 訓練mnist
sh examples/mnist/train_lenet.sh

注意：如果在使用過程中出現檢測不到NVIDIA顯卡的情況，重裝顯卡驅動和cuda即可。

總結

• 至此，ubuntu下安裝caffe的工作已經結束了。如果你完全按照本教程操作，相信你一定已經成功安裝caffe了，並且對caffe有了一定的了解。
• 世上無難事只怕有堅持，安裝過程雖然很復雜，但是只要堅持，不斷的Google解決它，caffe就一定能安裝。
• 錯誤不可怕，它是成功的障礙，同時也為我們成長提供了階梯——所謂的能力，很大一部分是通過不斷解決問題來獲取的。
• 下面開始學習如何使用caffe做深度學習的研究喽，祝大家學習愉快。。。

Caffe 深度學習入門教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774.htm

Ubuntu 16.04下Matlab2014a+Anaconda2+OpenCV3.1+Caffe安裝 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm

Ubuntu 16.04系統下CUDA7.5配置Caffe教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm

Caffe在Ubuntu 14.04 64bit 下的安裝 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm

深度學習框架Caffe在Ubuntu下編譯安裝 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133225.htm

Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置說明 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm

Ubuntu 16.04上安裝Caffe http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134585.htm

Caffe配置簡明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 ) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

Ubuntu 16.04上安裝Caffe(CPU only) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm

更多Ubuntu相關信息見Ubuntu 專題頁面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=2