Caffeインストールチュートリアル(Ubuntu 15.04+CUDA 7.5)
Caffeインストールチュートリアル(Ubuntu 15.04+CUDA 7.5)
Caffeはオープンソースの深さ学習フレームワークとして,コード構造が明瞭で,速度が速いなどの利点がある.しかし、構成とインストールは常に悩ましい問題です.特に各CaffeパッケージバージョンのアップグレードやCUDAなど必要なライブラリの更新に伴い、これまで使えるチュートリアルで不定バージョンが更新されると使えなくなります.Caffeを配置する時、私は多くの回り道をしました.最後に何日も振り回してやっとやった.ここでは、私が構成したプロセスを簡単に紹介します.
Ubuntuのインストール
私がインストールしたのはUbuntu 15です.04バージョンでは、Ubuntuのインストールは比較的簡単です.起動ディスクとしてのUディスクが必要であればいいです.Ubuntuのインストールが完了したら、vimとgitの2つの重要なソフトウェアを優先的にインストールします.
sudo apt-get update
sudo apt-get install git vim cmake automake必要なソフトウェアのインストールと環境の簡単な構成
CUDA7.5
CUDA公式ダウンロードのリンクを開き、プラットフォームの選択を行います.Ubuntu 15を選択します.04、Installer Typeでdeb(local)を選択し、約2 g程度のサイズのファイルをダウンロードします.
そしてファイルの下にあるディレクトリの下で端末を開けてみて、次の3つの言葉を実行すればいいのです.ネット上にはCUDAを構成する非常に複雑なチュートリアルがたくさんあります.それはrunfileインストールを使っているので、このような方法は煩雑で間違いやすいからです.ここではlocalのdebファイルを簡単に使って、公式サイトのチュートリアルに従えばいいので、複雑な流れを歩む必要はありません.以下の3つの文を実行するだけです.
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb`
sudo apt-get update`
sudo apt-get install cuda`インストールが完了したら、環境変数を設定します.
sudo vi /etc/ld.so.conf.d/cuda.confcudaでconfに追加
/usr/local/cuda/lib64
/lib保存後libファイルへのリンク
sudo ldconfig -vその他の依存
次の文を順番に実行します.
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
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 libatlas-base-dev これによりprotobuf,snappy,hdf 5,boost,gflags,glog,lmdb,pythonおよびatlasがインストールされた.私たちのシステムバージョンは15.04なので、glog、gflagsなどの単独makeを単独でダウンロードする必要はありません.apt-getできる人は自分でmakeしないほうがいいです.
Opencvのインストール
Opencvのバージョンについては、3.0をインストールしたほうがいいです.2.4.9と2.4.10をインストールしてみましたが、いろいろな問題が発生します.例えばffmpegリンク問題,cuda問題を識別する.stackoverflowやgithubでいろいろな解決策を探して、最後にバージョンを上げるだけでこれらの問題を解決できることを発見しました.
たとえば、2.4.9をインストールするときにこのようなバグに遭遇しました.
opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization最後にこのような解決策を見つけた.だから一労永逸の方法は3.0をインストールすることです
3.0をインストールするときにこのような文を実行すればいいです.Ouxinyuが提供したshellスクリプトに感謝します.
git clone https://github.com/ouxinyu/Install-OpenCV-master.git
cd Install-Opencv-master/Ubuntu
sh dependencies.sh
cd 3.0
sh opencv3_0_0-rc1.shshellスクリプトにはopencvをダウンロードする付加項目が含まれておりgitからOpencv 3をダウンロードする.0ファイルおよびコンパイル、環境変数構成のすべてのプロセス.Opencvがインストールに成功したかどうかをテストするために、このお兄さんの方法を参考にすることができます.
Caffeのインストールとコンパイル
CaffeのダウンロードはGithubでダウンロードすればいいです.
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.configその後、Makefileを変更します.configのオプション.
-1.参照ファイルの構成
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial-2.Opencv 3を適用する.0
OPENCV_VERSION :=3
-3.アプリケーションPython
WITH_PYTHON_LAYER :=1
それからmakefileができます.
make all -j4
make test -j4
make runtest -j4すべてがうまくいけば、間違いなく終わるはずがない.
インストールの感想
-1.公式に
Caffeバージョンはずっと更新されているので、古いチュートリアルでは奇妙なエラーが発生することが多いです.公式のガイドを直接探して操作したほうがいいです.
-2.マルチGoogle、マルチStackoverflow
あなたが出会った間違いを信じて、他の人はとっくに出会ったことがあると信じて、GoogleとStackoverflowで現れた間違いを検索したほうがいいです.間違いは英語の原文が一番いいです.そうすれば、正しい結末案を見つけることができます.
-3.優先apt-get、次にGit、再度サイト下のzip
ソフトウェアや依存項目をインストールするときは、システムのapt-get installを優先することができます.これは、環境変数を自分でコンパイルしたり構成したりする必要がないからです.apt-getができず、ソフトウェアがGithubで見つけられる場合は、Github上のcloneを優先します.一般的にこのプロジェクトに対応するReadmeには非常に細かいインストール紹介があるからです.例えばCaffeをインストールするとき、私たちはGithubからcloneをインストールします.Githubにもないときは公式サイトでダウンロードすることを考えます.例えばCUDAをインストールするときは公式サイトの下のdebファイルです.
参考文献
1.Caffeの公式Ubuntuインストールドキュメント
2.欧新宇のインストールブログ
3.UbuntuでOpencv 3をインストールする.0
中国科学技術大学マルチメディアコンピューティングと通信教育部-マイクロソフト重点実験室MultiMedia Computing Group私たちのホームページ