caffelinux编译

‘壹’ linux下无cuda怎么pip安装pytorch

linux下安装caffe（无cuda）以及python接口
caffe（8）
主要过程稍微记录一下：
1.安装BLAS
sudo apt-get install libatlas-base-dev

2.安装依赖项
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler liblmdb-dev
3.安装glog
这个要FQ，我放在我的网络云上了。
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make
sudo make install

4.安装gflags

wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1
make
sudo make install

这一步需要cmake，如果没有安装可以用 sudo apt-get install cmake 安装。
5.安装lmdb
git clone https://gitorious.org/mdb/mdb.git
cd mdb/libraries/liblmdb
make
sudo make install

如果没有安装Git，也要用 sudo apt-get install git 来安装。
注：如果可以FQ，只用下面一句就可以安装gflags,glog和lmdb了，省了3,4,5这三步。
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

6.下载Caffe
git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

7.安装Caffe
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config

因为这里没有gpu，所以需要设置Makefile.config文件中的CPU_ONLY:= 1，把这句的注释去掉就可以了。
然后编译
make all
make test
make runtest

安装好以后我们就可以试着在mnist上跑一下lenet了。
1.首先获取mnist数据
cd caffe
./data/mnist/get_mnist.sh

2.然后创建lenet
./examples/mnist/create_mnist.sh

注意一定要在caffe的根目录下运行以下命令，否则会报“ build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found”的错误，参见这里。
3.训练cnn
没有gpu的话要记得把caffe/examples/mnist/lenet_solver.prototxt中的solver_mode设置成solver_mode: CPU。然后在根目录下执行：
./examples/mnist/train_lenet.sh

准确率可以达到0.9912

因为caffe的tutorial上有很大一部分是Python的，所以后来又安装了一下python的接口。
1.首先安装python
2.安装pip
sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential

3.运行以下代码安装必要的依赖项：
sudo pip install -r ./python/requirements.txt

4.这里我运行了make clean以及其他编译的caffe的命令，重新编译了一次caffe，但我不确定是不是必须的。
5.在caffe的根目录下运行：
make pycaffe

这里遇到了一个问题：
virtual memory exhausted: Cannot allocate memory
make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1

按照这里的方法增加Linux虚拟机的内存就可以解决了。
6.把caffe/python的路径加到python路径中：
运行python进入python shell，然后运行下列命令：
import sys
sys.path.append("path/to/caffe/python/")
exit()

7. 这时候再次进入python shell，运行import caffe就没有报错了。