Ubuntu18.04下caffe环境搭建

以你之姓@ 2022-05-16 05:56 326阅读 0赞

caffe环境搭建，傻瓜式教程来一波  
caffe作为多年的经典工具，教程一搜一大堆，但是适合自己与否只有试过才知道。  
Python2.7  
cuda9.0  
cuDNN 7.0  
MX150  
\#安装步骤如下

# caffe 官网依赖库安装
    for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
    # 也可一个个安装
    sudo apt-get install libprotobuf-dev 
    sudo apt-get install libleveldb-dev
    sudo apt-get install libsnappy-dev 
    sudo apt-get install libopencv-dev
    sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
    sudo apt-get install protobuf-compiler
    sudo apt-get install libgflags-dev
    sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
    sudo apt-get install liblmdb-dev
    sudo apt-get install libatlas-base-dev
    sudo apt-get install python-pip
    sudo apt-get install gfortran
    sudo apt-get install python-protobuf
    sudo apt-get install python-skimage
    sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev  
    sudo apt-get install git cmake

下载caffe文件包，修改Makefile.config文件

git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
    cd caffe/
    cp Makefile.config.example Makefile.config
    
    打开Makefile.config文件
    1、取消# USE_CUDNN := 1的注释
    2、取消# OPENCV_VERSION := 3的注释
    3、“提醒compute=20”有error的话，加#
    CUDA_ARCH := # -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
    		# -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
    4、修改下面HDF5文件引用路径问题
    #whateber else you need goes here
    INCLUDE_DIRS :=$(PYTHON_INCLUDE)/usr/local/include  /usr/include/hdf5/serial
    LIBABRY_DIRS :=$(PYTHON_LIB) /usr/local/lib  usr/lib  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
    5、取消# WITH_PYTHON_LAYER := 1的注释

实现编译

make all -j8
    make install
    sudo make runtest

![image][]

![image][image 1]  
在编译caffe如果报的错关于Google或者protobuf的，多可能是protoc的版本问题，很多博客说，caffe默认支持2开头版本，而一般安装了anocanda的小伙伴，默认自带protoc3.4版本。  
protoc版本混乱是一个让人很头大的过程，一天的3/4时间，我都是在解决这个问题。  
可以使用下面语句查看自己的电脑上的protoc版本，参考自[安装caffe以及和anaconda3 python3 import时关于protobuf版本不同的问题][caffe_anaconda3 python3 import_protobuf]。

whereis protoc  #查看那些路径下安装了protobuf
    which protoc  #查看默认选用的protobuf
    protoc --version  #查看当前默认的protobuf的版本
    sudo protoc --version  #查看系统的protobuf的版本

通过which protoc确定自己要用的版本，最好用2开头的版本吧，anaconda自带的，我make all的时候均告失败。  
由于我把自带的/usr/bin/protoc文件给删了，也不知道系统默认是什么的了，如果大家查看是所需要版本，可跳过如下步骤。安装libprotoc 2.6.1参考自博客[ubuntu 14.04下安装protobuf2.6.1][ubuntu 14.04_protobuf2.6.1]。  
可严格按照上述博客内容进行安装，尤其下面步骤必不可少，是能不能which到该版本的关键：  
**在/etc/ld.so.conf.d/目录下创建文件bprotobuf.conf文件**

cd /etc/ld.so.conf.d/
    sudo vi bprotobuf.conf
    ###>>写入内容/usr/local/lib 
    sudo ldconfig

[https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/79827486][https_blog.csdn.net_u013249853_article_details_79827486]  
[https://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762][https_blog.csdn.net_yhaolpz_article_details_71375762]  
protoc google出现问题，修改makefile，见https://blog.csdn.net/jiachen0212/article/details/79578458  
anaconda版本也可以实验http://www.cnblogs.com/TiBAi/p/6848307.html

\#\#\#更新(update)：  
caffe真的很容易出错，如下mnist测试过程

cd ~/caffe
    ./data/mnist/get_mnist.sh
    ./examples/mnist/create_mnist.sh
    ./examples/mnist/train_lenet.sh

出错信息：Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error  
![image][image 2]  
解决方法，sudo

sudo ./examples/mnist/train_lenet.sh

![image][image 3]

[image]: /images/20220516/4ed7194851ec4b93ba24839fecb864e1.png
[image 1]: /images/20220516/d1b423be56984160acb903edf40deb25.png
[caffe_anaconda3 python3 import_protobuf]: https://blog.csdn.net/qq_33144323/article/details/81280707
[ubuntu 14.04_protobuf2.6.1]: https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/52947225
[https_blog.csdn.net_u013249853_article_details_79827486]: https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/79827486
[https_blog.csdn.net_yhaolpz_article_details_71375762]: https://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762
[image 2]: /images/20220516/9eaec86748094a349d86c8cd59f012f1.png
[image 3]: /images/20220516/faf271b7dac54c9182df8f1eca43ea1f.png