手把手教你搭建caffe及手写数字识别(Ubuntu下且附mac、纯通俗教程)
来源:互联网 发布:revit软件电脑配置 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 09:25
手把手教你搭建caffe及手写数字识别
作者:七月在线课程助教团队,骁哲、小蔡、李伟、July
时间:二零一六年十一月九日
交流:深度学习实战交流Q群 472899334,有问题可以加此群共同交流。另探究实验背后原理,请参看此课程:11月深度学习班。
一、前言
在前面的教程中,我们搭建了tensorflow、torch,教程发布后,大家的问题少了非常多。但另一大框架caffe的问题则也不少,加之caffe也是11月深度学习班要讲的三大框架之一,因此,我们再把caffe的搭建完整走一遍,手把手且全程命令提示。本教程参考github:https://github.com/BVLC/caffe、及《21天实战caffe》P28页Ubuntu环境准备。
另,笔者的安装环境是Ubuntu14.04、CUDA8.0、cudnn5.1、OpenCV、GTX1070。关于这些的搭建可以参看“flappy bird“”及“Tensorflow学梵高作画”里面的安装教程。
二、 安装依赖项
更新源
sudo apt-get update
参考官网页面地址:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html
安装命令:
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
特别提示:ubuntu命令行里按住ctrl+shift+c是复制,ctrl+shift+v是粘贴
三、 相关安装
安装git命令:
sudo apt-get install git
安装BLAS命令:
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安装pycaffe接口所需的依赖项:
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython
安装其他依赖项目:
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
四、 Caffe相关操作
下载caffe:
sudo git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
进入caffe:
cd caffe
配置Makefile.config文件:
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
修改Makefile.config:
sudo vi Makefile.config
笔者这里使用cudnn,所以将第四行
# USE_CUDNN := 1 前面的#删掉变为
USE_CUDNN := 1
示意图:
编译caffe:
依次执行如下命令
sudo make all -j16
sudo make test -j16
sudo make runtest -j16
五、 编译Python用到的caffe文件
编译caffe:
执行如下命令
make pycaffe -j16
六、 验证
cd python
python
import caffe
不报错就表明安装成功了!
七、基于caffe的手写数字识别
官方github地址:
https://github.com/BVLC/caffe
cd /caffe/caffe
1.下载数据
./data/mnist/get_mnist.sh
2.转化为lmdb格式
./examples/mnist/create_mnist.sh
3.训练数据
./examples/mnist/train_lenet.sh
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