Qsir

这是caffe初学者系列教程的第二部,旨在帮助更多对深度学习感兴趣的同学们!第一部可以参考以下地址:

好啦,开始我们的教程吧!

前言:

之前的第一部教程发布以后,很受欢迎,看样子我的努力没白费,毕竟写博文花了我好几个小时,感谢同学们的支持啦^_^

这个第二部教程是在我们实验室的TITAN上配置的,但是并未用到TITAN,根据教程,我在自己的笔记本上也配置成功了,硬件只需要CPU就可以了。

很多教程说Ubuntu16.04安装caffe需要GCC降级,这里安装CPU版本Caffe+Matlab环境并未进行降级,编译时会有警告但是可以忽略,毕竟环境可以运行就OK的啦!接下来,跟着我的步伐,一步两步,一步一步似爪牙,似魔鬼的步伐~

亲测教程:

本教程需要准备的文件有:Ubuntu16.04, Opencv3(必要), Matlab2014a. 

(1)Ubuntu16.04我下载的是Kylin版本,安装教程可以参考以下博客:

https://blog.csdn.net/qq_20444875/article/details/78887768

Ubuntu16.04下载地址直接复制到迅雷就可以下载:

http://cdimage.ubuntu.com/ubuntukylin/releases/16.04/release/ubuntukylin-16.04.4-desktop-amd64.iso

(2)Opencv3的安装(必要),参考以下博客:

https://blog.csdn.net/CupidYzw97/article/details/74857467

(3)Matlab2014a的安装,参考以下博客:

https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/5649078.html

至此,同学你应该装好上述环境了,接下来进入我们激动人心的时刻吧!

Step1:打开终端,输入:

sudo apt-get update

Step2:安装必要的依赖:

sudo apt-get install git
 
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
 
sudo apt-get install build-essential
 
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
 
sudo apt-get install libatlas-base-dev
 
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

Step3:官网拉取源码:

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

注意第三步如果终端下载太慢,可以将该网址

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

复制到浏览器地址栏,然后手动点击下载ZIP包,“caffe-master.zip”,之后解压到home文件夹即可,将解压出来的文件夹重命名为“caffe-matlab”。

Step4:安装第二部分依赖:

sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran python-numpy
 
sudo apt-get install python-pip
 
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn
 
sudo apt-get install python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb
 
sudo apt-get install python-networkx python-nose python-pandas
 
sudo apt-get install python-gflags Cython ipython
 
sudo pip install --upgrade matplotlib
 
sudo apt-get update

Step5:修改Makefile.config配置文件:

cd caffe-matlab
cp Makefile.config.example Makefile.config
sudo gedit Makefile.config

修改4处:  

将“CPU_ONLY”打开,改成: 

CPU_ONLY := 1

将“OPENCV_VERSION”打开,改成:

OPENCV_VERSION := 3

将Matlab路径配置一下,改成;

MATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a

将包含路径配置一下,改成:

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

Step6:修改Makefile文件:

sudo gedit Makefile

在CXXFLAGS += -MMP -MP下面加:

CXXFLAGS += -std=c++11

将:

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

替换为:

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

Step7:手动加入环境变量,如下:

sudo gedit ~/.bashrc 

末尾加入:

export PATH=$PATH:/usr/local/R2014a/bin 

终端输入:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/R2014a/sys/os/glnxa64  
export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6  

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:/usr/local/cuda-8.0/lib64  
export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgproc.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_core.so.2.4:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfreetype.so.6 

注意这里,可能出现以下bash问题:

处理bash问题解决办法:

将 libopencv_imgproc.so.2.4, libopencv_core.so.2.4, libopencv_highgui.so.2.4三个文件拷贝到/usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/中

sudo mv /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/libopencv_imgproc.so.2.4 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/libopencv_imgproc.so.2.4.old

sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgproc.so.2.4 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/

sudo mv /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/libopencv_core.so.2.4 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/libopencv_core.so.2.4.old

sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_core.so.2.4 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/

sudo mv /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/libopencv_highgui.so.2.4 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/libopencv_highgui.so.2.4.old

sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4 /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/

终端输入:

export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6

Step8:编译及测试:

sudo make clean
sudo make all -j4
sudo make test -j4

sudo make runtest -j4
sudo make matcaffe -j4
sudo make distribute

虽然有警告,但是可以忽略。

测试时若出现问题,请参考以下博文排查:

https://blog.csdn.net/rt5rte54654/article/details/54742981(安装好caffe之后配置Matlab的接口)

https://blog.csdn.net/qq_33003797/article/details/79334923(远程服务器 ubuntu16.04 caffe+matlab r2014b+python+cpu-only配置(三))

 

终端输入进行测试:

make mattest

若得到上图结果,表明caffe(CPU)+Matlab2014a环境配置成功,恭喜!

至此,本教程结束!

 

后续:

本教程亲测成功,如有问题欢迎留言讨论。

本教程只针对初学者安装最简单的Caffe(CPU)+ Matlab环境

本博主会再写后续Caffe初学者四部曲博客,尽请期待:

Caffe初学者第一部:Caffe(CPU)+Python教程

Caffe初学者第二部:Caffe(CPU)+Matlab教程

Caffe初学者第三部:Caffe(GPU)+Python教程

Caffe初学者第四部:Caffe(GPU)+Matlab教程

 

 参考博客:

https://blog.csdn.net/rt5rte54654/article/details/54742981

https://blog.csdn.net/qq_33003797/article/details/79334923

https://blog.csdn.net/qq_20444875/article/details/78887768

http://cdimage.ubuntu.com/ubuntukylin/releases/16.04/release/ubuntukylin-16.04.4-desktop-amd64.iso

https://blog.csdn.net/CupidYzw97/article/details/74857467

https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/5649078.html

 

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