Mac 任意Python環境安裝 Caffe 的終極教程 —— Jinkey 原創

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本文做者 Jinkey（微信公衆號 jinkey-love，官網 jinkey.ai ）
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1.1 爲何要寫這篇文章

因爲歷史緣由：
個人電腦有五六個直接安裝在系統的Python的環境，加上一堆 Python 虛擬環境。

包括 Mac 系統的緣由：
自帶的系統環境沒法安裝 pip 及其餘第三方庫，必須經過 homebrew來自行安裝一個python 而這個python路徑和系統的並不同。
包括 Anaconda 的緣由：
以前爲了安裝某些科學計算庫方便使用了Anaconda，而且須要同時使用python2和3，因此由多了兩個環境。

在如此混亂的開發環境下，配置 Caffe 實在艱難，特此教程。

1.2 爲何不用 docker 運行

由於 Pycharm Community Edition 2017.1 不支持遠程調試，其餘開發環境很差用。你要用 docker 的話能夠不忽略該教程了。

1.3 用到的環境

由於隨着各類庫更新，不必定有空更新教程致使該教程某些步驟不可用，特此說明一下寫這個文章的時候各個庫的版本。
MacOS 10.12.6
Python 2.7.13
pip 9.0.1
Pycharm Community Edition 2017.1
Homebrew 1.3.1
cmake version 3.8.2
caffe 1.0

2 環境準備

2.1 Homebrew

終端運行

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"複製代碼

2.2 Python

brew install python複製代碼

下載(get-pip.py)[bootstrap.pypa.io/get-pip.py]… get-pip.py所在目錄，終端輸入命令

python get-pip.py複製代碼

完成後安裝虛擬環境（也不是必須的，後面配置路徑的時候會說到，這裏順便介紹虛擬環境，避免多個項目形成開發環境很混亂）

sudo pip install virtualenv複製代碼

2.3 CMake

brew install cmake複製代碼

2.4 Caffe 依賴

brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb
brew tap homebrew/science
brew install hdf5 opencv
brew install --build-from-source --with-python -vd protobuf
brew install --build-from-source -vd boost boost-python
brew install protobuf boost複製代碼

2.5 Caffe 的 Python 依賴

這裏我使用的是 Pycharm 新建虛擬環境，新建在 /Users/Yourname/CaffeLearn（創建在哪裏均可以，你本身記住就好）
選擇基礎環境的時候記得選擇經過 Homebrew 安轉的那個，應該是在/usr/local/Cellar/python/2.7.13，參考下圖

Pycharm建立虛擬環境

建立好以後，在控制檯（點Terminal 那個Tab）依賴 caffe 所須要的 Python庫

運行如下命令

pip install numpy scikit-image protobuf複製代碼

3 Caffe 配置詳解

3.1 Makefile.config

從(github.com/BVLC/caffe/… caffe-1.0`。該教程使用的是 caffe-1.0。

cp Makefile.config.example Makefile.config複製代碼

用 Xcode 打開 Makefile.config（不要用 word 或者文本編輯打開）
若是你的 Mac 的顯卡是Intel 的GPU，那麼是無法使用 cuda 加速的，找到並把# CPU_ONLY := 1的註釋去掉，即CPU_ONLY := 1，這樣讓 Caffe 僅在 CPU 下運行。
（微信公衆號 jinkey-love）
找到如下片斷

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# 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複製代碼

PYTHON_INCLUDE修改爲（ 步驟2.5叫大家記住的虛擬環境路徑!!! 如今就有用了，必定得分別能找到Python.h 和 numpy/arrayobject.h兩個文件），後面接着是python2.7仍是python2.7.13仍是python2.7.12取決於大家安裝的版本，教程後面提到的部分也請注意這點。

PYTHON_INCLUDE := /Users/Yourname/CaffeLearn/include/python2.7 \
        /Users/Yourname/CaffeLearn/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include複製代碼

保存，（caffe-1.0目錄）終端運行

cmake .複製代碼

3.2 CaffeConfig.cmake

cmake完成後，用 Xcode 打開項目目錄下的 CaffeConfig.cmake（不要用 word 或者文本編輯打開），把倒數第三行的set(Caffe_CPU_ONLY OFF)改爲set(Caffe_CPU_ONLY ON)，保存並關閉。
（微信公衆號 jinkey-love）

3.3 CMakeCache.txt

用 Xcode 打開項目目錄下的 CMakeCache.txt（不要用 word 或者文本編輯打開）

CPU_ONLY:BOOL=OFF複製代碼

改成

CPU_ONLY:BOOL=ON複製代碼

此外，找到而後修改PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH、PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH、PYTHON_LIBRARY:FILEPATH，修改以下

//Path to a program.
PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH=/Users/Yourname/CaffeLearn/bin/python2.7

//Path to a file.
PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH=Users/Yourname/CaffeLearn/include/python2.7

//Path to a library.（ 經過 Homebrew 安裝的 Python 環境）
PYTHON_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/libpython2.7.dylib複製代碼

保存並關閉。

4 Caffe 編譯

4.1 臨時軟鏈接系統和Homebrew 安裝的 Python 路徑

不然在接下來 make 的過程可能會出現錯誤：

'pyconfig.h' cannot be found

在終端運行如下命令創建鏈接

export CPLUS_INCLUDE_PATH="$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/include/python2.7/"複製代碼

4.2 開始編譯

在終端依次執行

make all
make install
make runtest複製代碼

（微信公衆號 jinkey-love）
編譯且測試成功。

5 使用

將 Caffe-1.0/python 路徑下的 caffe 文件夾拷貝到虛擬環境下

/Users/Yourname/CaffeLearn/lib/python2.7/site-packages/

在項目中 import caffe 便可。

6 版權聲明

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