MacOS Mojave10.14.6 搭建Caffe

Caffe深度學習框架是比較老的，安裝Caffe最大的坑就是它和不少新版本的依賴兼容相性差，因此你們在裝的時候儘可能從安裝較老版本的依賴，我在下面會給你們一些推薦。

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本地環境

系統：macOS Mojave 10.14.6 64bit 
目標：CPU only Caffe

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安裝homebrew和anaconda

根據官網的建議，咱們須要用homebrew來安裝管理軟件和包，使用anaconda來管理Python。

在terminal中依次輸入下述命令便可安裝homebrew:

xcode-select --install        //若是已經事先安裝Xcode命令行工具，可忽略這一命令
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
能夠經過brew命令瞭解是否安裝成功。

接下來安裝anaconda:

直接去官網下載安裝包，建議使用anaconda3，而後經過如下命令來建立修改Python版本環境

//格式：conda create --name env_name package_names
conda create --name py27 python=2.7
而後用如下命令在base環境和你建立的環境中切換

source activate py27 //進入名爲py27的環境 env_name=py27
conda deactivate //退出當前環境，回到默認環境
須要注意的是不一樣環境直接的某些包和依賴不能共用，要個安裝各的。

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開始安裝各種依賴

Openblas和我也沒去了解的東西（這些東西不太考慮版本，因此先安裝好）：

brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb doxygen
brew install openblas
brew install hdf5
而後是OpenCV和boost-Python，別忘了和brew關聯在一塊兒：

brew install boost@1.59 boost-python@1.59
brew link boost@1.59 --force
brew link boost-python@1.59 --force
brew install opencv@3
brew link opencv@3 --force
 
若是沒有上述命令出現問題，多是你link了其餘版本到brew上，你能夠用unlink和brew解除並從新關聯，或者直接卸載其餘版本，我是強烈建議卸載其餘版本的，這樣能夠避免不少問題，你能夠經過brew info 命令或brew search命令查看本身安裝的東西的版本。

接下來是protobuf，因爲brew沒有提供合適的版本，咱們直接下載3.5.1版本原碼編譯，注意請你先把其餘版本的protobuf卸載，這樣能夠減小一些麻煩。先cd到合適的文件夾。

brew install wget  //如有可忽略
wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.5.1/protobuf-all-3.5.1.tar.gz //獲取源代碼
tar xzvf protobuf-all-3.5.1.tar.gz //解壓
cd protobuf-3.5.1 //cd進去
./autogen.sh
./configure //有些教程沒有這一步，我加了之後才能夠找到Makefile
make //有makefile才能夠用
make check
sudo make install
 
安裝完成後，輸入protoc --version能夠看到相應版本號。

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重頭戲caffe

獲取caffe代碼，cd到合適文件夾

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 
開始編譯

cd caffe
mkdir build
cd build/
cmake ..     //通常這一步會有一大堆問題出現，不要想着用make命令，由於make已經不支持C++11了，除非你能改出問題的頭文件代碼
我在cmake過程當中出現的問題我都放在後面了，能夠本身去看。若是成功，能夠看到：

– Configuring done
– Generating done
– Build files have been written to: /Users/admin/caffe/build
上述表格中Python的interpreter、libraries、numpy的位置應該保持一致，「 /Users/admin/anaconda2/envs/py27」說明都是py27所指的python。

修改配置文件

CMakeCache.txt

set(Caffe_CPU_ONLY OFF) 替換成 set(Caffe_CPU_ONLY ON)
CaffeConfig.cmake

CMAKE_CXX_FLAGS:STRING=    替換成    CMAKE_CXX_FLAGS:STRING=-std=c++11
CPU_ONLY:BOOL=OFF    替換成    CPU_ONLY:BOOL=ON
USE_LEVELDB:BOOL=ON   //若是leveldb報錯，能夠試着改爲OFF
修改完成後，繼續編譯caffe

make all
下面是成功標誌：

[100%] Linking CXX shared library …/lib/_caffe.dylib
Creating symlink /Users/admin/caffe/python/caffe/_caffe.so -> /Users/admin/caffe/build/lib/_caffe.so
[100%] Built target pycaffe
 
繼續，通常這兩步不會出現問題：

make install
make runtest
make pycaffe
最後改驗證caffe是否安裝成功了：

source activate py27
python -c "import caffe"   //這一步很容易出問題，通常是模塊缺失，我在下面列舉了一下，百度通常也能解決。
若是提示 ImportError: No module named caffe，那還須要進一步將caffe中的python導入到解釋器中，將環境變量放到配置文件裏便可。

vim ~/.bash_profile
//在文件中加入配置信息 export PYTHONPATH=~/caffe/python:$PYTHONPATH
//關閉文件，輸入下述命令，讓環境變量生效 ，或者重啓
source ～/.bash_profile
再次輸入python -c "import caffe"若沒出現任何錯誤提示，說明成功了，恭喜你!

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使用anaconda的jupyter

打開anaconda-navigater，找到你以前配置的環境名字py27。

而後安裝jupyter，以後就能夠從這裏進入了

或者你能夠在py27環境裏用sudo pip install jupyter-notebook安裝，使用jupyter notebook命令進入

進去以後新建個Python文件，用import caffe試試，若不報錯，恭喜，萬里長征第一步結束了！繁重的caffe學習開始了！

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一些錯誤彙總

error1:你可能會找不到vecLib.framewor，我幫你找好了

//vecLib include directory
vecLib_INCLUDE_DIR:PATH=/Library/Developer/CommandLineTools/SDKs/MacOSX.sdk/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/Headers
errer2:

The dependency target "pycaffe" of target "pytest" does not exist ! 
網上各類病因千奇百怪，解決方法也不少，個人緣由是boost安裝了兩個版本，刪除一個就行了。

error3:

ImportError: No module named skimage.io
找不到模塊,安裝嘍

sudo pip install 'networkx==2.2'     //注意此時我用的Python2.7，若是你版本不同或許能夠跳過這一步
sudo pip install -U scikit-image
error4:

ImportError: No module named google.protobuf.internal
解決方法

sudo pip install google

sudo pip install protobuf

其餘注意事項：

使用Cmake命令注意實在build文件夾下，Make命令是在build上級目錄。若使用Cmake，最後一步須要make all,也是在build下。（由於有兩個makefile文件，因此提醒一下）

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本文參考瞭如下文章：
Mac安裝CPU-only Caffe ：https://blog.csdn.net/qq_38712865/article/details/89267439

深度學習框架Caffe在Mac上的安裝和測試 ：https://www.linuxidc.com/Linux/2016-06/132548.htm

caffe官網 ：http://caffe.berkeleyvision.org/install_osx.html

本文也在csdn進行了發佈，是同一做者：https://blog.csdn.net/JonahMoon/article/details/102105875