Caffe学习(1) Ubuntu16.04 Caffe安装（CPU Only）

前言：

由于要做一个行人检测的项目，开始接触深度学习，原本打算用darknet框架下的yolo去做，后来改成了用caffe上的mobilenet和shufflenet做，做个笔记。

废话不多说，下面是安装过程。（由于这篇是安装完了才写了，也没有相应图片，将就着看）

参考文章：

官网安装指南：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm

http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/52156552

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135025.htm

环境：

操作系统：Ubuntu16.04

CPU：Intel core i5-6300hq

GPU: NVIDIA GTX960m

由于用的是笔记本，硬件比较渣……而且GPU配置也比较麻烦，就先从简单的CPU配置起了。

caffe的运行提供三种接口:c++接口(命令行)、python接口和matlab接口。这里我们使用python接口。

一、安装依赖库

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libatlas-base-devsudo apt-get install libhdf5-serial-dev

 PYTHON需要2.7版本,这是操作系统本身已经安装好的. 输入python2.7 --version 会显示具体的版本号说明安装了.

然后

sudo apt-get install python-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

然后下载caffe的源码

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

如果没有安装git就

sudo apt-get install git

下载完成之后,进入caffe文件夹里的python文件夹,输入

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

(如果PIP没有安装:sudo apt install python-pip)

二、安装caffe

进入caffe根目录，复制一份Makefile.config.

cp Makefile.config.example Makefile.config

如果没有权限的话就修改一下

修改文件权限 规则：chmod ［who］ ［+ | - | =］ ［mode］ 文件名
  chmod g+w Makefile.config

打开文件修改内容，这里我使用的是vim

sudo vim Makefile.config
按“i”键开始修改，修改结束后按esc键，键入“：wq”保存并退出

将# CPU_ONLY = 1前面的#去掉

找到这一段改成：(Ubuntu16.04路径有所不同，添加后面的两个hdf5的路径, 否则编译时报hdf5错误)

# 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/hdf5/serial

其余配置按要求可修改，这里没有改了

准备好了，开始编译

sudo make pycaffe -j4sudo make all -j4sudo make test -j4sudo make runtest -j4

1.这里网上的教程一般是不需要sudo的，但我这里不知道由于什么权限问题，不加就会报“could not create ……”之类的错（原谅一个linux小白）

2.后面的 -j4 是指使用几个线程编译，不加的话速度很慢，CPU是几核的就可以用几个线程。

3.如果出现错误了，建议先 make clean，再重新编译。

4.如果编译 pycaffe时出现：fatal error: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录 类似的错误

解决方法： sudo apt-get install python-numpy

最终出现 XXXX tests. 一类的就说明编译好了。

这里还要设置一下python：

去到CAFFE文件夹里面的python文件夹, 把当前路径记录下来(pwd). 然后输入以下命令(把记下的路径放在相应地方)

export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

试验一下:

$ python2.7

Python 2.7.12 (default, Oct  22 2017, 15:10:12) 

[GCC 5.4.0 20160609] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import caffe

>>> 

说明安装全部完成!
下一篇将使用Caffe自带的Minst数据集进行训练和测试。