［caffe］linux下安裝caffe（無cuda）以及python接口

昨天在mac上折騰了一天都沒有安裝成功，晚上在mac上裝了一個ParallelDesktop虛擬機，而後裝了linux，十分鐘就安裝好了，我也是醉了＝。＝

主要過程稍微記錄一下：

1.安裝BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

2.安裝依賴項

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

3.安裝glog

這個要FQ，我放在個人百度雲上了。

tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make
sudo make install

4.安裝gflags

wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1
make
sudo make install

這一步須要cmake，若是沒有安裝能夠用 sudo apt-get install cmake 安裝。

5.安裝lmdb

cd mdb/libraries/liblmdb
make 
sudo make installgit clone https://gitorious.org/mdb/mdb.git

若是沒有安裝git，也要用 sudo apt-get install git 來安裝。

注：若是能夠FQ，只用下面一句就能夠安裝gflags,glog和lmdb了，省了3,4,5這三步。

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

6.下載Caffe

git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

7.安裝Caffe

cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config

由於這裏沒有gpu，因此須要設置Makefile.config文件中的CPU_ONLY:= 1，把這句的註釋去掉就能夠了。

而後編譯

make all
make test
make runtest

 

安裝好之後咱們就能夠試着在mnist上跑一下lenet了。

1.首先獲取mnist數據

cd caffe
./data/mnist/get_mnist.sh

2.而後建立lenet

./examples/mnist/create_mnist.sh

注意必定要在caffe的根目錄下運行如下命令，不然會報「 build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found」的錯誤，參見這裏。

3.訓練cnn

沒有gpu的話要記得把caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt中的solver_mode設置成solver_mode: CPU。而後在根目錄下執行：

./examples/mnist/train_lenet.sh

準確率能夠達到0.9912

 

由於caffe的tutorial上有很大一部分是python的，因此後來又安裝了一下python的接口。

1.首先安裝python

2.安裝pip

sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential 

3.運行如下代碼安裝必要的依賴項：

sudo pip install -r ./python/requirements.txt

4.這裏我運行了make clean以及其餘編譯的caffe的命令，從新編譯了一次caffe，但我不肯定是否是必須的。

5.在caffe的根目錄下運行：

make pycaffe

這裏遇到了一個問題：

virtual memory exhausted: Cannot allocate memory
make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1

按照這裏的方法增長linux虛擬機的內存就能夠解決了。

6.把caffe/python的路徑加到python路徑中：

運行python進入python shell，而後運行下列命令：

import sys
sys.path.append("path/to/caffe/python/")
exit()

7. 這時候再次進入python shell，運行import caffe就沒有報錯了。

 

參考

［1］http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/45535741

［2］http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html