最新消息:蔓草札记的微信公众号开通了,赶紧在微信通讯录公众号中搜索“蔓草札记”关注下吧 :)

Deepin 15.4.1 安装 CPU 版 Caffe

机器学习 xhhjin 692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:

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

(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:

mkdir build
cd build

(3)配置 OpenCV 工程文件

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

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

sudo make
sudo make install

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

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler  
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

(2)安装 BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

(3)安装其余依赖库

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

(4)下载 Caffe 代码到主目录下

sudo apt-get install cmake git 
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

(5)进入 Caffe 目录,配置 Makefile.config

cd caffe/
cp Makefile.config.example Makefile.config 
gedit Makefile.config

以下内容根据个人实际情况修改:

仅使用 CPU

# CPU_ONLY := 1
改为
CPU_ONLY := 1

使用 OpenCV3

# OPENCV_VERSION := 3
改为
OPENCV_VERSION := 3

使用 Python Layer

# WITH_PYTHON_LAYER := 1
改为
WITH_PYTHON_LAYER := 1

增加依赖的头文件和库路径:

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改为
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial /usr/liclude /usr/include/leveldb /usr/local/include/gflags /usr/include/google/protobuf
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

保存并关闭文本。

(5)修改 Makefile 文件

gedit Makefile

将里面的

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
修改为
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

保存并关闭文本。

(6)编译 Caffe

make all
make test
make runtest

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

sudo apt-get install python-pip
sudo gedit /etc/pip.conf

在打开的文本文件中输入以下内容并保存。

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

(2)安装依赖包

pip install -U scikit-image
pip install protobuf

(3)将 Caffe 的 Python 路径加入环境变量:

gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加一行:

export PYTHONPATH="/home/YOUR-NAME/caffe/python:$PYTHONPATH"

其中,YOUR-NAME 用真实的用户名替代,保存并关闭文本,然后执行:

sudo ldconfig
make pycaffe

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

cd caffe/
gedit examples/mnist/lenet_solver.prototxt

将其中的

solver_mode: GPU
改为
solver_mode: CPU

保存并关闭文本。

(2)依次输入以下指令:

# 下载 MNIST 数据集
./data/mnist/get_mnist.sh

# 数据格式转换
./examples/mnist/create_mnist.sh

# 训练 LeNet-5 超参数
./examples/mnist/train_lenet.sh

# 对测试集进行预测测试
./build/tools/caffe.bin test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt \
-weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100

用例测试完成,开始 Caffe 之旅吧!


欢迎转载,转载请注明出处:蔓草札记 » Deepin 15.4.1 安装 CPU 版 Caffe

♥ 喜欢 2 赞赏

与本文相关的文章

  • 暂无相关文章!
发表我的评论
取消评论

表情

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址