ubuntu caffe 编译

基本环境：CUDA8.0  cuDNN6.0 配置成功

(1)将终端cd到要安装caffe的位置。

(2)从github上获取caffe：

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

注意：若没有安装Git，需要先安装Git：

sudo apt-get install git

(3)因为make指令只能make Makefile.config文件，而Makefile.config.example是caffe给出的makefile例子，因此，首先将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config：

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

(4)打开并修改配置文件：

sudo gedit Makefile.config #打开Makefile.config文件

根据个人情况修改文件：

a.若使用cudnn，则

将

#USE_CUDNN := 1

修改成：

USE_CUDNN := 1

b.若使用的opencv版本是3的，则

将

#OPENCV_VERSION := 3

修改为：

OPENCV_VERSION := 3

c.若要使用python来编写layer，则

将

#WITH_PYTHON_LAYER := 1

修改为

WITH_PYTHON_LAYER := 1

d. 重要的一项 :

将# Whatever else you find you need goes here.下面的

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

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径.

(5)修改makefile文件

打开makefile文件，做如下修改：

将：

NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)

替换为：

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

(6)编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h

将其中的第115行注释掉：

将

#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

改为

//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

(7)编译

make all -j8 #-j根据自己电脑配置决定

编译过程中可能会出现如下错误：

错误内容1：

"fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录"

解决办法：

step1:在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

将：

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

替换为：

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

stept2:在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

将：

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

改为：

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

错误内容2：

"libcudart.so.8.0 cannot open shared object file: No such file or directory"

解决办法是将一些文件复制到/usr/local/lib文件夹下：

#注意自己CUDA的版本号!

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0 /usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0 /usr/local/lib/libcurand.so.8.0 && sudo ldconfig

(8)测试

sudo make runtest

安装 jupyter notebook

这里用pip安装该工具，安装pip的过的可以跳过下面一段：
下载安装包pip压缩包解压之后，发现里面有个setup.py文件，终端运行：

$ sudo python setup.py install
  

   
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这样，pip就安装上了。
下面用pip安装jupyter notebook

#这里临时使用了清华大学的源，使用前后是蜗牛和火箭的速度对比
$ sudo pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
  

   
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安装成功后，运行notebook

$ jupyter notebook
  

   
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程序会在浏览器中打开notebook, 点击右上角的New-python2, 就可以新建一个网页一样的文件，扩展名为ipynb。在这个网页上，我们就可以像在命令行下面一样运行python代码了。输入代码后，按shift+enter运行，更多的快捷键，可点击上方的help-Keyboard shortcuts查看，或者先按esc退出编辑状态，再按h键查看。

运行程序检测单张图片

$ cd /home/mx/caffe/examples # 在该目录下打开jupyter notebook
$ jupyter notebook
  

   
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在jupyter notebook打开的网页中找到ssd_detect.ipynb，打开后发现是这样：

完整的程序我就不放出来了，你打开都和我一样，然后检查下面4个路径是否正确：

labelmap_file = 'data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt'
model_def = 'models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt'
model_weights = 'models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel'
image = caffe.io.load_image('examples/images/cat.jpg')
  

   
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執行程序:

在命令行运行tensorflow报错：




ImportError: No module named matplotlib.pyplot

解决办法：sudo apt-get install python-matplotlib 

ImportError: No module named skimage.io

解決方法：sudo apt-get install python-skimage

在成功编译caffe的源码之后，可以在python环境中使用caffe。 二、解决思路 报错：No module named google.protobuf.internal

解決方法：sudo pip install protobuf

转载地址：https://www.2cto.com/kf/201610/552429.html