［caffe］linux下安装caffe（无cuda）以及python接口

昨天在mac上折腾了一天都没有安装成功，晚上在mac上装了一个ParallelDesktop虚拟机，而后装了linux，十分钟就安装好了，我也是醉了＝。＝

主要过程稍微记录一下：

1.安装BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

2.安装依赖项

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

3.安装glog

这个要FQ，我放在个人百度云上了。

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

4.安装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

这一步须要cmake，若是没有安装能够用 sudo apt-get install cmake 安装。

5.安装lmdb

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

若是没有安装git，也要用 sudo apt-get install git 来安装。

注：若是能够FQ，只用下面一句就能够安装gflags,glog和lmdb了，省了3,4,5这三步。

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

6.下载Caffe

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

7.安装Caffe

cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config

由于这里没有gpu，因此须要设置Makefile.config文件中的CPU_ONLY:= 1，把这句的注释去掉就能够了。

而后编译

make all
make test
make runtest

 

安装好之后咱们就能够试着在mnist上跑一下lenet了。

1.首先获取mnist数据

cd caffe
./data/mnist/get_mnist.sh

2.而后建立lenet

./examples/mnist/create_mnist.sh

注意必定要在caffe的根目录下运行如下命令，不然会报“ build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found”的错误，参见这里。

3.训练cnn

没有gpu的话要记得把caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt中的solver_mode设置成solver_mode: CPU。而后在根目录下执行：

./examples/mnist/train_lenet.sh

准确率能够达到0.9912

 

由于caffe的tutorial上有很大一部分是python的，因此后来又安装了一下python的接口。

1.首先安装python

2.安装pip

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

3.运行如下代码安装必要的依赖项：

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

4.这里我运行了make clean以及其余编译的caffe的命令，从新编译了一次caffe，但我不肯定是否是必须的。

5.在caffe的根目录下运行：

make pycaffe

这里遇到了一个问题：

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

按照这里的方法增长linux虚拟机的内存就能够解决了。

6.把caffe/python的路径加到python路径中：

运行python进入python shell，而后运行下列命令：

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

7. 这时候再次进入python shell，运行import caffe就没有报错了。

 

参考

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

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