ubantu16.04+CPU+caffe+opencv3+python2.7+运行MNIST+问题汇总

目录：

• 前言
• GPU版本
• 正文
  • 安装依赖库一
  • 安装BLAS
  • 安装python
  • 安装opencv
  • 安装依赖库二
  • 下载Caffe
  • 如果安装的是opencv30
  • 编译Caffe
  • 配置pycaffe
  • 运行MNIST
  • 问题汇总

前言：

• 按照Caffe官网安装教程安装Caffe时，要装Cuda，按照Cuda官网安装教程， 
  命令行输入：$ lspci | grep -i nvidia，发现没有nvidia显卡，所以只能暂时放弃Gpu，改用Cpu了。

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GPU版本

• 详见：Ubuntu16.04安装Caffe（GPU）

正文：

安装依赖库（一）：

$ 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
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安装BLAS：

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev
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• 可以安装OpenBLAS 或 MKL，以提升CPU性能，但是要修改caffe中Makefile文件…

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安装python

• 我的Ubuntu16.04自带，因此没有安装
• 可使用pycaffe接口

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安装matlab

• 详见：Ubuntu14.04安装Matlab2014a
• 如不使用matcaffe接口，可以不装

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安装opencv

• 详见：http://rodrigoberriel.com/2014/10/installing-opencv-3-0-0-on-ubuntu-14-04/
• 点击打开链接
  
• 注：opencv必须安装，上面的详细安装过程对我帮助还是挺大的，可以方便安装，同时可以根据下面网友的问题对照自己安装过程出现的一些小难点，进行快速解决。

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安装依赖库（二）：

$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
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下载Caffe：这一步如果下载不了（我的就出现过服务器连接不上的问题），直接去github上面下载，然后解压到相应的路径上。

$ cd ~$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
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如果安装的是opencv3.0：

 需要将caffe里面的Makefile.config里面的关于Python版本信息的注释去掉，如下图所示：

# Uncomment if you're using OpenCV 3 OPENCV_VERSION := 3

同时需要讲python的路径放在/etc/profile最后面

export PYTHONPATH=/home/victorlee/caffe-master/python:$PYTHONPATH

查看路径 echo $PYTHONPATH

编译Caffe：

$ cd ~/caffe$ cp Makefile.config.example Makefile.config# 修改Makefile.config文件：去掉CPU_ONLY:= 1的注释$ make all$ make test$ make runtest
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配置pycaffe：

a、安装依赖库：

$ sudo apt-get install 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$ sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler
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b、编译：

$ cd ~/caffe$ make pycaffe
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c、添加~/caffe/Python到$PYTHONPATH：

$ sudo gedit /etc/profile# 末尾添加： export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH# 用完整路径，不要用~$ source /etc/profile # 使之生效
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d、测试是否可以引用：

$ pythonPython 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) [GCC 4.8.2] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import caffe>>> 
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配置matcaffe：

a、gcc降级（Ubuntu14.04自带的gcc版本是4.8，MATLAB2014a支持的最高版本为4.7x。因此，需要安装gcc4.7，并给gcc降级）： 
详见Ubuntu中update-alternatives命令（版本切换）

sudo apt-get install gcc-4.7 g++-4.7 g++-4.7-multilib gcc-4.7-multilibsudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.7 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 50 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.7 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 50sudo update-alternatives --install /usr/bin/cpp cpp-bin /usr/bin/cpp-4.7 100sudo update-alternatives --install /usr/bin/cpp cpp-bin /usr/bin/cpp-4.8 50# 验证gcc默认版本：$ gcc -v 
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b、编译：

$ cd ~/caffe# 修改Makefile.config文件，MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a$ make matcaffe
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c、添加工作空间：

$ sudo matlab -nodesktop -nosplash>>> addpath ~/caffe/matlab>>> savepath

MNIST训练

之前将Caffe的环境搭好了，现在用MNIST这个数据集进行测试，继续在$CAFFE_ROOT下进行操作。

./data/mnist/get_mnist.sh./examples/mnist/create_mnist.sh
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经过上述操作./examples/mnist/路径下会有mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb两个文件夹，分别是测试和训练数据。

在最终训练之前需要修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt最后一句话为，

solver_mode: CPU
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这样保证整个训练过程在CPU上进行，最后执行训练命令，

cd $CAFFE_ROOT./examples/mnist/train_lenet.sh

问题汇总：

1.caffe的python接口配置问题

在使用make pycaffe 命令完成caffe的python接口生成之后，还需要将python接口的路径进行设置。

路径设置一般有两种方式（具体方法百度），为方便使用，这里设置为永久路径。

使用命令

gedit ~/.bashrc

来对路径进行设置，在文件最后一行加入路径：

export PYTHONPATH=/home/startag/caffe/python/:/home/startag/caffe/python/caffe/

注销或者重启，路径生效。

 

import caffe时错误提示

1. 错误提示：ImportError: No module named skimage.io

解决方法：

直接使用终端安装：

pip install -U scikit-image

如果提示不识别   pip  命令，在Ubuntu14.04（64bit）下，使用下面命令安装pip包管理软件，也可以使用新立得软件包搜索“scikit-image”安装。

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py  --no-check-certificatesudo python get-pip.py

 

问题：

ImportError: No module named google.protobuf.internal

提示错误可使用新立得软件包搜索“python-protobuf”安装或者直接输入命令：

sudo pip install protobuf

出现这个问题的时候，我是这样解决的。参考：http://stackoverflow.com/questions/31308812/no-module-named-google-protobuf

然后使用import caffe测试接口是否调试成功。

 

问题：

from google.protobuf import symbol_database as _symbol_databaseImportError: cannot import name symbol_database

解决方法： 

sudo pip install --upgrade protobuf

参考资料;

[1]:http://www.cnblogs.com/empty16/p/4828476.html

[2]；http://stackoverflow.com/questions/31308812/no-module-named-google-protobuf

[3]:http://blog.csdn.net/lkj345/article/details/51280369