Ubuntu14.04安装配置深度网络SSD

安装Ubuntu14.04

本文安装的是双系统

安装Caffe依赖

基本依赖
参考http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html

安装CUDA
1. 在https://developer.nvidia.com/cuda-downloads选择合适的版本下载安装
2. 执行以下命令

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.debsudo apt-get updatesudo apt-get install cuda

可能遇到的问题
1. 如果CUDA装完以后提示电脑开启了secure boot导致不能兼容一些第三方应用，可以进入BIOS关闭secure boot（可能需要清除key）
2. 如果在Ubuntu的登陆页面输入密码后不能进入系统，还是回到登陆页面，参考以下网址：https://www.zhihu.com/question/40729403

编译SSD

基本过程
参考官方github：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

可能出现的问题
1. 执行make的时候碰到下面的问题：

/usr/include/boost/property_tree/detail/json_parser_read.hpp:257:264: error: ‘type name’ declared as function returning an arrayescape^/usr/include/boost/property_tree/detail/json_parser_read.hpp:257:264: error: ‘type name’ declared as function returning an arraymake: * [.build_release/cuda/src/caffe/layers/detection_output_layer.o] Error 1 

解决方案：http://blog.csdn.net/allyli0022/article/details/62881238

2.执行make py的时候碰到下面的问题：

python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有那个文件或目录 #include <numpy/arrayobject.h>                               ^compilation terminated.make: *** [python/caffe/_caffe.so] 错误 1

这是因为没有安装numpy，执行sudo apt-get install python-numpy

准备数据

1.执行./data/VOC0712/create_list.sh时显示找不到Annotations和JPEGImages里的文件，如下：

E0412 16:28:31.653440 5008 io.cpp:187] Could not open or find file/home/guyadong/data/VOCdevkit/facedata/JPEGImages/070010 

这可能是因为windows和linux系统换行符不同所致，详情参考：http://blog.csdn.net/10km/article/details/70144925

2.执行./data/VOC0712/create_data.sh时报下述错误：

ImportError: No module named caffe.proto

这是因为没有添加python路径，解决方案：http://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/73628152

3.执行./data/VOC0712/create_data.sh时报下述错误：

ImportError: No module named _caffe

需要编译pycaffe，执行：

make pycaffe

4.执行./data/VOC0712/create_data.sh时报下述错误：

ImportError: No module named skimage.io

是因为没有安装模块，执行：

pip install scikit-image

4.1安装scikit-image的时候报以下错误：

error: library dfftpack has Fortran sources but no Fortran compiler found

需要安装模块：

sudo apt-get install gfortran

5.提示无法importcaffe、_caffe，执行：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/{YOUR_NAME}/caffe/python

训练数据

要修改以下几个文档中的代码：
1.修改$CAFFE_ROOT/caffe/example/ssd_pascal.py：

# Solver parameters.# Defining which GPUs to use.gpus = "0,1,2,3" ==> 改成"0"//如果是1个GPUgpulist = gpus.split(",")num_gpus = len(gpulist)

2.修改$CAFFE_ROOT/caffe/example/ssd_pascal.py：

# Divide the mini-batch to different GPUs.batch_size = 32 ==> 如果运行中出现memory不够的错误，适当改小accum_batch_size = 32iter_size = accum_batch_size / batch_size

3.修改$CAFFE_ROOT/caffe/Makefile.config:

# CUDA architecture setting: going with all of them.# For CUDA < 6.0, comment the lines after *_35 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_52,code=sm_52              -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \# 根据CUDA计算能力修改

CUDA计算能力参考：blog.csdn.net/real_myth/article/details/44308169

训练自己的数据（直接修改原来数据集文件夹）
直接修改data/VOCdevkit/VOC2007中的文件（VOC2012不用，可以直接删除或更名）
1. 清除Annotations、JPEGImages文件夹内的内容，保留Annotations、JPEGImages、ImageSets，删除其它文件夹。
2. 清除ImageSets文件夹里的Layout、Main、Segmentation里的内容，保留这3个文件夹，删除其它文件夹。
3. 将自己的标记文件放在Annotations，图片放在JPEGImages。
4. 在/home/ellen/data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main中创建test.txt、trainal.txt两个文件。

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表格

Markdown　Extra　表格语法：

项目 价格 Computer $1600 Phone $12 Pipe $1

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项目 价格 数量 Computer 1600 元 5 Phone 12 元 12 Pipe 1 元 234

定义列表

Markdown　Extra　定义列表语法：

项目１

项目２

定义 A

定义 B

项目３

定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

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@requires_authorizationdef somefunc(param1='', param2=0):    '''A docstring'''    if param1 > param2: # interesting        print 'Greater'    return (param2 - param1 + 1) or Noneclass SomeClass:    pass>>> message = '''interpreter... prompt'''

脚注

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目录

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数学公式

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• 行内公式，数学公式为：Γ(n)=(n−1)!∀n∈N。
• 块级公式：

x=−b±b2−4ac−−−−−−−√2a

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图：

或者流程图：

• 关于 序列图 语法，参考 这儿,
• 关于 流程图 语法，参考 这儿.

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1. 这里是 脚注 的 内容. ↩