32bit/64bit-Ubuntu14.04+anaconda+CPU版本的Caffe安装教程

【前言】

      关于深度学习，我想朋友们多有了解，这里就不介绍了。关于深度学习的框架来说，有最近比较流行的Tensorflow，它是由大牛贾扬清2015年联合谷歌团队开发的新型框架，安装比较简单，不过可惜了，由于小编的电脑是32位操作系统，对于Tensorflow来说，就有点无能为力了。所以，最终还是决定用经典框架——Caffe搭建。                废话少说，下面就开始我的艰难搭建之旅吧，在这之前还是要特别感谢实验室的吴学长，小大牛一个，反应灵敏，思路清晰，有很强的知识底蕴，小生佩服啊！

      本文主要参考资料，来源于http://coldmooon.github.io/2015/08/03/caffe_install/，从零安装Caffe和http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html

一，安装开发所依赖的安装包

 打开Ubuntu的终端，输入命令。

sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install vim cmake gitsudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev</span>

二，升级g++。

终端输入命令

g++ --version</span>

查看g++版本，由于编译需要至少4.8版本的g++，一般来说，自带版本应该时4.8。如果想要升级g++，这里也提供以下下载方式，并且设置默认编译的g++为最新版本。

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test #用来添加库信息的帮助脚本。sudo apt-get update                                 #更新sudo apt-get install gcc-4.9                      sudo apt-get install g++-4.9                        #更新g++，gccsudo ln -sf /usr/bin/gcc-4.9 /usr/bin/gcc           #在调用的gcc库上做一个与最新版本的软连接，更改g++的默认版本。sudo ln -sf /usr/bin/gcc-ar-4.9 /usr/bin/gcc-arsudo ln -sf /usr/bin/gcc-ranlib-4.9 /usr/bin/gcc-ranlib

三：安装anaconda，建议安装。

anaconda面集成了很多包，如ipython，mkl，numpy等都预装了， 省去了很多麻烦。如果有 edu 邮箱的话，还可以获得 anaconda accelerate，在矩阵运算的时候，可以启用并行计算，速度快很多，这里需要注意加速版本，前提也是需要64位，可怜的32位，无形中增加了不少限制。

1，首先是去anoconda官网下载，需要所需版本。官网如下：https://www.continuum.io/downloads，这是软件安装的官方教程，提供了简单明了的安装方式。https://docs.continuum.io/anaconda/install

2，打开终端，输入

bash ~/Downloads/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh   #注意这里的名字要换成自己对应版本的sh。

安装过程中记得一直选择默认的就行，傻瓜式安装。

3，是否在bashrc中添加路径，这里选择“yes”就可以，否则后面报错的话，你需要将以下代码天价到你的bash shell环境变量中，记得

cd ~  #转到主目录，准备执行shell，注意其他目录不行。vim  .bashrc

export PATH="/home/username/anaconda/bin:$PATH" #最下面一行添加就行,：wq保存退出。记得对应更改自己的用户名和anaconda名字，我的后面加了一个2.

source .bashrc      #更新

关掉终端，完成安装。

四，安装OpenCV2.4。（必做）

1，去官网下载源码，保存在默认位置。官网链接： http://opencv.org/downloads.html。建议下载2.4.12稳定版本，由于新版3.0还有些文件缺失，有时候用起来反而不方便。

2，添加必要的库。

打开终端，添加代码。

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmake python-dev python-numpy python-tk libtbb-dev libeigen2-dev yasm libfaac-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev libqt4-dev libqt4-opengl-dev sphinx-common texlive-latex-extra libv4l-dev libdc1394-22-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

3，解压，使用unzip或者tar命令，解压后，将执行目录chang directory your 解压目录。

mkdir buildcd buildcmake ..make                                    #编译sudo make install                       #安装

小编提示，这里花费时间较长，大约20+分钟，你可以愉快的看下《欢乐喜剧人》了。

五，安装MKL（可选）和atlas（必选），主要是为了编译时用的。

1 atlas

sudo apt-get install libatlas-base-dev                #安装atlas简单易行。

2 ，mkl

      1 下载MKL，这里小编给大家推荐了学生版本，免费下载。https://software.intel.com/en-us/qualify-for-free-software/student。

      2  ，解压安装包，cd命令，转到该目录下，有个readme的文件，里面提供了多种安装方式，其中一个比较简单。

下面有一个install_GUI.sh文件，会出现图形安装界面，根据说明一步一步执行即可。

       3，添加路径。
注意： 安装完成后需要添加library路径, 创建/etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf文件， 在文件中添加内容

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf

/opt/intel/lib 

/opt/intel/mkl/lib/intel64       #注意这里把对应的文件名换成自己的。

 sudo ldconfig                        #更新路径。

六 安装其他的依赖库

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

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

sudo apt-get install python-dev python-pip

打开新的终端, 用which python和which pip确定使用的是anaconda提供的python环境，然后进入caffe_root/python, 执行下列命令，

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done  #python运行需要的库。

七：编译Caffe

前期的工作做完了，终于等到这令人愉快的一步了。

1 下载caffe

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

2，更新安装依赖。

cd caffecat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install

3，修改Makefile，这是非常重要的一步。

cp Makefile.config.example Makefile.configvi Makefile.config              #我个人比较喜欢gedit Makefile.config，用起来方便。

接下来，我就把修改的片段进行粘贴注解。主要采用的还是集成工具anaconda，atlas，CPU版本的。

 style="font-size:14px;"># CPU-only switch (uncomment to build without GPU support). CPU_ONLY := 1        #一定需要打开。# Uncomment if you're using OpenCV 3# OPENCV_VERSION := 3                    #用的是2.4版本不需要打开。# 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++                                               #已经更新到至少4.8，选择默认的就好。# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.    #这是GPU用到的，注释掉就可以。#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.        #这些部分全部注释，和我们cpu家族没有关系。#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 OpenBlasBLAS := atlas                      #如果安装mkl并且设置好路径的可以试一下mkl，不过一般会出错，找不到lmkl文件，建议采用atlas，简单易行。# 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.     #python很流行，matlab暂时没安装，也就用不到了。# 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.#注释掉，我们采用的时anaconda里面的python安装包。# 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                              #我们的文件名一定得对应好了，看这些路径都存在不。 PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \ $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \            #因为下载的时候采用的时2.7版本的，所以这里打开2.7版本的python。 $(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                                  #更改了python的默认版本，自然需要更改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                  #python路径已经设置好，所以这里打开就行。LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib# 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 := 1BUILD_DIR := build                            #编译分配用到的路径，打开即可。DISTRIBUTE_DIR := distribute# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171# DEBUG := 1                       #挑错模式，喜欢debug的朋友不妨试试。

4，接下来，我们就可以愉快的进行编译了。

make pycaffe -jX                  #为了提高编译速度，这里的x设成自己的cpu核数make all -jXmake test -jX 

make  runtest -jX                 #注意，这里也可直接运行，make runtest

小编在编译时主要遇到两类问题。

1，在make all时发现找不到hdf5的库。

这里提供两种解决方案。

【方案一】

安装过 anaconda 的话，那 libhdf5-serial-dev 可以不装。如果编译时提示找不到 hdf5 的库。就把 anaconda/lib 加到 ld.so.conf 中去。

 sudo vim /etc/ld.so.conf  

  #添加一行,用户名改为你自己的: /home/your_username/anaconda/lib   #：wq 关闭并保存文件。$ sudo ldconfig

【方案二】

在同一个目录下，用cp命令复制一份  /libhdf5_hl.so.7   文件，记得尾缀改成你所缺少的。比如...10.

用cp命令复制一份usr/lib/i386-linux-gnu/libhdf5.so.7  还是  libhdf5.so.7 。

之后还是要建立与之前的软连接，已我的...10为例。

代码如下。

cd /usr/lib/i386-linux-gnucp  libhdf5_hl.so.7  libhdf5_hl.so.10cp  libhdf5.so.7  libhdf5.so.10sudo ln -sv   libhdf5_hl.so.10     /usr/lib/ libhdf5_hl.so.10   #注意改掉不同的数字。sudo ln -sv   libhdf5.so.10     /usr/lib/ libhdf5.so.10sudo ldconfig<span style="font-size: 14px; 

#由于32位的操作系统，lmdb数据块没有足够的大，需要更改两个地方。

F0213 10:25:10.921640 9387 db.hpp:109] Check failed: mdb_status == 0 (-30792 vs. 0) MDB_MAP_FULL: Environment mapsize limit reached

需要更改的两个地方，前面时具体的文件位置，直接打开文件更改就行：

home/yourname/ caffe/src/caffe/util/db_lmdb.cpp:const size_t LMDB_MAP_SIZE = 536870912;  // 1 TB 1099511627776/4
home/yourname/ caffe/examples/mnist/convert_mnist_data.cpp:    CHECK_EQ(mdb_env_set_mapsize(mdb_env, 536870912), MDB_SUCCESS)  // 1TB 1099511627776/4

哈哈，之后就可以看见一系列的”ok“样式了，小编心里很高兴。

八，输出caffe，

这是一个另外一个比较重要的步骤，也是多亏了学长给解决的。这个问题一些教程没有提到，小编这里详细说一下，因为上面我们已经设置了python和caffe的接口，也就是pycaffe，caffe编译成功与否，预示着在python下，能不能输出caffe，我们很多人用的就是python接口，这里输出成功才标志着我们真正的成功。不过小编告诉你，这里也不是太难了。

注意一下，如果之前的Makefileconfig你用的时系统自带的python版本的话，我相信，只要前面的make runtest成功了，这是输出python绝对不是问题。

但是事情呢，往往没有那么简单，因为之前我们采用的是anaconda版本的python2.7，这里我们需要把bashrc更新一下，只要添加caffe下的python路径即可。

具体操作如下：

cd ~ vim .bashrc  #最后面进行添加。

# added by Anaconda2 4.0.0 installerexport PATH="/home/tom/anaconda2/bin:$PATH"#这里时安装anaconda时系统默认存在的，前面小编提到过的。#set PYTHONPATH                        设置caffe下的路径。否则caffe也找不到。export PYTHONPATH="/home/tom/caffe/python:$PYTHONPATH"

执行以下代码，然后就可以见到令你期待已久的结果了。

cd ~pythonimport caffe

学长和我用的时一样的配置，但是他的也有问题，输出不了caffe，后来他在caffe下，加入了sys的目录，最终输出成功，具体见代码。

import sys>>> sys.path.append('/usr/lib/python2.7/dist-packages/')>>> import caffe

【总结】

讲解到此结束，总结一下呢，我是刚接触linux系统，对系统很陌生，有很多的指令，不是很明白，让我突然接触caffe框架的安装，还是用了不少时间的，在此期间吴学长的帮助毋庸置疑啊，再次谢谢了呢，O(∩_∩)O哈哈~

期间对于congfig，添加路径，bashrc添加路径和etc/profile  添加路径还是有些许的迷茫，可能是跟库文件的搜索调用顺序有很多的关系吧，对于linux系统下，软件的安装也是多渠道的，deb一种，源码一种，sudo apt-get install一种等等。还有期间，我用的chrome搜索真的特别给力，不过得加强小编的英语学习啊，总之这几天还是收获不小的。

一些问题，能自己解决就自己解决，不能解决的再和他人商量，这是学长给我的建议，也是送给亲爱的读者啊！