Ubuntu16.04-x64安裝caffe（僅CPU）并測試
Ubuntu16.04-x64安裝caffe（僅CPU）并測試
Caffe作為深度學(xué)習(xí)中框架之一，在圖像處理，機(jī)器視覺方面受到廣泛的應(yīng)用。但是在caffe的安裝過程中遇到諸多問題。在此，我們將基本流程以及經(jīng)常會遇到的問題記錄下來，供大家使用。
?????? 我們使用的安裝環(huán)境是騰訊云主機(jī)，配置如圖，類似的配置也可以按照此教程進(jìn)行安裝。由于云主機(jī)內(nèi)存受限，無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)桌面系統(tǒng)，所以筆者所在的小組選擇使用SSH遠(yuǎn)程連接主機(jī)，推薦大家使用putty或者secureCRT進(jìn)行遠(yuǎn)程主機(jī)控制，后者支持拷貝和粘貼，所以筆者更推薦后者。
?
1.?遠(yuǎn)程主機(jī)（連接過程忽略），如圖所示
2.?通過下面的命令安裝protobuf，leveldb，snappy，opencv，hdf5，boost依賴庫，其中最需要注意的是hdf5。兩條安裝語句分開執(zhí)行
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-devlibopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
等待大約5分鐘，如果安裝過程沒有出現(xiàn)紅色字體的error出現(xiàn)，則證明安裝成功，網(wǎng)絡(luò)情況比較好的情況下時間會短一些，本地主機(jī)一般時間會長一些。
3.???接著安裝BLAS庫，
sudo apt-get install libatlas-base-dev
點(diǎn)擊回車，或者輸入“Y”后按回車
安裝成功。
4.之后是gflags，glog和lmdb，
sudo apt-getinstall libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
5.下載caffe源碼
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
約30秒，下載完成，60M左右。在網(wǎng)絡(luò)狀況不好的情況下時間會相應(yīng)長很多，并且可能會產(chǎn)生下載中斷，可以配置網(wǎng)絡(luò)代理來提高下載速度。
6.切換到caffe根目錄，將Makefile.config.example復(fù)制一份并命名為Makefile.config。由于我們在云主機(jī)只使用CPU，所以需要修改Makefile.config文件中的配置。然后，需要配置hdf5.h的路徑。
?????? cd caffe
?????? cpMakefile.config.example Makefile.config
然后修改Makefile.config，桌面版可以使用gedit編輯器，非桌面版可以使用vi編輯器。
進(jìn)入vi編輯器
按下i或者a按鈕，進(jìn)入編輯模式
修改如下部分
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/
按下Esc按鈕退出編輯模式
輸入“：wq”保存并退出
7.編譯并運(yùn)行，在caffe根目錄下執(zhí)行
make all
等待大約10分鐘
make test
make runtest
安裝成功。
8.caffe的環(huán)境安裝好了，現(xiàn)在使用mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，在caffe根目錄下執(zhí)行以下指令
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
修改這個文件
??? vi examples/mnist/lenet_solver.prototxt
訓(xùn)練以及測試
??? ./examples/mnist/train_lenet.sh
測試成功，迭代100次，精度0.98，懲罰值0.05
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