深度学习入坑 — Caffe 的安装

入坑深度学习，接触的第一个框架便是 Caffe，该如何在自己的电脑上搭建 Caffe 的框架呢？还真有点坑...

Caffe

原文发布于深度学习入门爱好者如何使用Caffe搭建一个简单可训练学习的识别系统？ - Fing的回答 - 知乎

注：本文最初写于 2016.12.16，部分内容可能有点过时。

Caffe，全称 Convolution Architecture For Feature Extraction，是一个清晰且快速的深度学习框架。

配置 Caffe

成功在 Windows 平台和 Ubuntu 平台配置好了 Caffe。下面会讲一下如何在这两个平台配置 Caffe。一开始在配置 Caffe 的过程中遇到了各种神坑。强烈推荐使用 Ubuntu 平台！ Caffe 官网地址：Caffe | Deep Learning Framework Github 地址：BVLC/caffe

Ubuntu 16.04 下的配置

官网的教程其实比较详细了，推荐用 Python 接口。 Caffe | Installation: Ubuntu

安装各种依赖库

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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

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

安装Python

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sudo apt-get install python-dev

然后把 Caffe 的源代码下载下来: git clone https://github.com/BVLC/caffe.git (当然没有安装 Git 的得先安装一下) 下载完成之后,进入 Caffe 文件夹, 进入里面的 Python 文件夹,然后输入

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for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

这一步是安装所有 Python 的依赖包，如果没有安装Pip的话可以 sudo apt install python-pip 来安装。

第二部分: 编译安装 Caffe

到 Caffe 文件夹, 使用模板写个 Makefile.config。具体就是先复制一下模板, 再改一些内容

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cp Makefile.config.example Makefile.config

因为我们暂时使用 CPU 模式, 所以在 CPU_ONLY := 1 前面的 # 要去掉.
两个路径要改成这样:( 添加后面的两个 hdf5 的路径, 否则编译时报 hdf5 错误 )

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# Whatever else you find you need goes here.
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

准备好了，我们就可以开始编译。

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make pycaffe
make all
make test
make runtest

结果显示 ALL TESTS PASSED 就安装好了, 只需要再加上一个 PYTHONPATH; 另外, 这个 make 默认是用 CPU 单核运算,如果想要快一点, 比如我想使用四核, 在 make 后面加上 -j4 标签. 如果上面 4 行某一行报错之后想要重试,建议先 make clean 再重新开始.

第三部分: 设置 Python Caffe

去到 Caffe 文件夹里面的 python 文件夹, 把当前路径记录下来 pwd。然后输入以下命令(把记下的路径放在相应地方)

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export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

这时候应该可以了,试验一下:

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$ python2.7
Python 2.7.12 (default, Jul  1 2016, 15:12:24) 
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import caffe
>>>

说明安装全部完成!

一些参考文档：

Ubuntu 16.04上安装Caffe(CPU only) Caffe for Python 官方教程(翻译) Ubuntu16.4系统下为Python配置caffe环境 - 爱吃鱼的猫 - 博客频道 - CSDN.NET

Windows下的配置

预先准备

编译环境：Visual Studio 2013 ~~Visual Studio 2015~~ 当时编译不能用 2015，最新的好像是可以了，一切请参考微软 Caffe Github 页面的说明！

GPU 工具：CUDA 8.0 下载完后把 -exe 改为 .exe，直接安装即可。 Python 2.7 cuDNN x64 把链接复制到迅雷等下载工具中即可，否则就注册账号，按官网提示下载。 https://developer.nvidia.com/cudnn

之后我们到微软在Github上提供的 Caffe 下载页：Microsoft/caffe

直接下载ZIP文件

下载好了 ZIP 文件后，解压到任何位置，将文件夹改名为 caffe

编译配置

1.打开 caffe 文件夹，再打开 windows 文件夹，将其中 CommonSettings.props.example 文件复制一份，改名为 CommonSettings.props

CommonSettings

2.解压 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.1.zip 压缩包，得到 cuda 文件夹，将其复制到 caffe 文件夹下

3.接下来我们编辑配置文件。右击 CommonSettings.props，使用记事本或者其它文本编辑器打开。将其中 CudaVersion 后面的 7.5 改为 8.0 CuDnn 是指定之前 cuda 文件夹的路径，我把 caffe 文件夹放在了 D:\Workspace 下，因此这里填了 D:\Workspace\caffe

CommonSettings

4.找到路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions 文件夹，将其中的所有文件复制到 C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations 中

5.这时候再打开 Caffe.sln，就可以全部正常加载了。

加载成功