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Deepin 15.4.1 安装 CPU 版 Caffe

机器学习 xhhjin 47浏览 0评论

最近准备从 Caffe 入手,学习下深度学习的基本知识,于是便在笔记本电脑上的 Deepin 系统中进行了一些实践,其中参考了网上不少资料,特此记录下来。

deepin-caffe

*  系统配置:

显卡:Intel 集成显卡

操作系统:Deepin 15.4.1 x64

* 安装步骤:

一、安装 OpenCV 3.3.0

(1)安装 OpenCV 所需要的库,在终端依次执行以下命令:

(2)官网下载 OpenCV 3.3.0 的源代码(下载地址:https://opencv.org/releases.html)并解压到 opencv3.3.0 目录,然后进入到 opencv3.3.0 的目录,执行:

(3)配置 OpenCV 工程文件

如果执行命令时出现下载 ippicv 失败,可以参考文章解决:http://blog.csdn.net/neilooo/article/details/78425559

(4)编译安装

这个过程会有点久,完成之后 OpenCV3.3.0 就安装成功了。

二、安装 Caffe

(1)安装 Caffe 依赖库

(2)安装 BLAS

(3)安装其余依赖库

(4)下载 Caffe 代码到主目录下

(5)进入 Caffe 目录,配置 Makefile.config

以下内容根据个人实际情况修改:

仅使用 CPU

使用 OpenCV3

使用 Python Layer

增加依赖的头文件和库路径:

保存并关闭文本。

(5)修改 Makefile 文件

将里面的

保存并关闭文本。

(6)编译 Caffe

命令全部正确执行后,Caffe 即安装完毕。

三、安装 Pycaffe(可选)

(1)安装 pip 并换镜像源

在打开的文本文件中输入以下内容并保存。

(2)安装依赖包

(3)将 Caffe 的 Python 路径加入环境变量:

在文件末尾添加一行:

其中,YOUR-NAME 用真实的用户名替代,保存并关闭文本,然后执行:

接着关闭当前终端并重新开启一个以使环境变量生效。

(4)在新的终端输入 python 以进入 python 命令行模式,然后输入 import caffe,如果没有错误,则 Pycaffe 安装成功。

deepin-pycaffe

* 用例测试:

下面以入门级的 MNIST 手写数字数据集为例做一个测试。

(1)首先进入 Caffe 目录,打开文件 examples/mnist/lenet_solver.prototxt

将其中的

保存并关闭文本。

(2)依次输入以下指令:

用例测试完成,开始 Caffe 之旅吧!


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