码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

深度学习之caffe1——软件配置与测试

时间:2016-09-26 17:38:39      阅读:170      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:

caffe的配置真的是很让人头疼啊,不知道试过多少次了,最终确定以下步骤:


 

重装系统了七八次,搞得linux的一些常用命令到时很熟悉了~~~

我有洁癖~~~某一个点上出了错,我一定要把它搞好了,再重新来一次,我怕会因为某一点的小错误会影响到其它重要的地方。。。(有同感的默默在心里举个爪~~~^_^~~~)

开始:


 

caffe的配置安装:
 
(为确保过程不出错,请软件源和系统保持最新版本<Ubuntu16.04LTS+校园网清华大学软件源>)
sudo apt-get install git
 
sudo apt-get install libprotobuf-dev
sudo apt-get install protobuf-compiler
sudo apt-get install python-dev
此处需要安装python的相关库:
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython
 
 
sudo apt-get install libleveldb-dev
sudo apt-get install libsnappy-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
 
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
 
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install libgflags-dev
sudo apt-get install liblmdb-dev
 
sudo apt autoremove
以上安装确保无错误发生,则使用make all来进行测试,查看出现的错误:
hdf5配置出现问题。。。
所有依赖库安装都非常顺利,但是在hdf5这里会有个坑,
 
首先是找不到hdf5.h,src/caffe/layers/hdf5_data_layer.cpp:13:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
或者会出现:
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl
/usr/bin/ld: cannot find -lhdf5
 
需要在Makefile.config中INCLUDE_DIRS后添加/usr/include/hdf5/serial/,在LIBRARY_DIRS后添加/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/
最终Makefile.config文件对应部分修改如下,
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/
 
再次make all,
输出显示若干CXX,无错误提示即可。
再make test,输出显示若干CXX,LD等,无错误提示
再make runtest,输出的所有的RUN均为OK即可确认caffe安装成功。
[ PASSED ] 996 tests.
 
 
 

 
测试用例:
 
 一般第一个测试都是对手写字体minist进行识别,主要有三个步骤:准备数据、修改配置、开始使用。
 
1、准备数据
 
一般是使用命令:
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
 
来下载生成数据,但有时可能会网络不通畅。这里直接下载吧
解压得到两个文件夹(mnist-train-leveldb和mnist-test-leveldb),复制到 .\examples\mnist\  目录下即可
 

2、修改配置

 

修改该目录下的prototxt扩展名配置文件

修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt

定位到最后一行:solver_mode: GPU,将GPU改为CPU。 直接先使用CPU进行测试

 

3、运行

 

 执行文件命令:
./examples/mnist/train_lenet.sh
 
 
 
 
 
 
 
 

深度学习之caffe1——软件配置与测试

标签:

原文地址:http://www.cnblogs.com/yushuo1990/p/5909680.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!