这篇文章主要介绍了Linux下怎么安装卷积神经网络框架caffe的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Linux下怎么安装卷积神经网络框架caffe文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行、python和matlab接口;可以在CPU和GPU之间无缝切换,其作者是贾扬清,目前caffe2已经发布。
下载caffe并保存到一个目录下(推荐放到 /home 目录)
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler(这一大串是一个命令) sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev sudo apt-get install python-lmdb sudo apt-get install python-pip 1234567
cp Makefile.config.example Makefile.config(如果用CPU跑,把这两个文件的cuda相关都注释掉) 1
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 123456
如果第4步make runtest有错误,error while loading shared libraries: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: can not open(/usr/local/lib/目录下找不到libcudart.so.8.0这个文件, 该文件可以在usr/local/cuda-8.0/lib64/目录下找到),解决办法:
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 sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so.6 /usr/local/lib/libcudnn.so.6 && sudo ldconfig 1234
或者可以在LIBRARY_DIRS后添加这个路径?usr/local/cuda-8.0/lib64/
(没试过,应该可以)
参考链接:https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81126692
去掉CPU—only选项前的注释,使之生效,若需Python layer,则还需去掉WITH_PYTHON_LAYER :=1前的注释 如需编译MATLAB接口,则需修改MATLAB_DIR,改成当前系统下的MATLAB路径
make all -j4 make test -j4 make runtest 123
编译python接口
sudo pip install -r python/requirements.txt make pycaffe 12
编译matlab接口
make matcaffe gedit ~/.bashrc 12
最后面添加:export PYTHONPATH=/home/francis/caffe/python
rm *~ 可考虑删除因修改而自动生成的备份文件 以上可成功配置好cpu_only
安装GPU版本 应先装好CUDA,条件允许可以可加入cudnn,用于加速卷积运算 CUDA安装步骤待后续完善 注释掉CPU-only,其他与前面相同。
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