ubuntu16.04安装Caffe1.0

本文详细介绍了如何在Ubuntu环境下安装Caffe深度学习框架,并针对特定的GPU环境进行了配置指导,包括依赖包安装、源码下载、Makefile修改、编译测试等步骤。

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1. 首先安装各种依赖包

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
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev
sudo apt-get install the python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2. 下载caffe

网上所搜到的安装caffe 的教程多是git 下载https://github.com/BVLC/caffe

但继承的文件里是有一个caffe3d的文件夹,
在GitHub上caffe3d得到https://github.com/fyu/caffe3d

之后,我在现有的文件夹的readme文件中得到线索信息,
找到了Video-Caffe: Caffe with C3D implementation and video reader,
https://github.com/chuckcho/video-caffe
即 Video-Caffe:具有C3D实现和视频阅读器的Caffe,

在现有的论文中也有提及实验环境 为R-C3D网络基于添加了video处理层的caffe框架搭建,
所以现在姑且认定为GitHub上的Video-Caffe。


3. 修改文件

3.1 Makefile.config

因为make指令只能make Makefile.config文件,而Makefile.config.example是caffe给出的makefile例子。

因此,首先将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config:
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

然后修改 Makefile.config 文件,在 caffe 目录下打开该文件:
sudo gedit Makefile.config

根据个人情况修改 Makefile.config 文件内容:
(1)若使用cudnn,则:

将
#USE_CUDNN := 1
修改成: 
USE_CUDNN := 1

(2)若使用的opencv版本是3的,则:

将
#OPENCV_VERSION := 3 
修改为: 
OPENCV_VERSION := 3

(3)如果是CUDA版本>=9.0的话,则将20和21的算力去除,如下:

CUDA_ARCH := \
#-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
#		-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
		-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
		-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
		-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
		-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
		-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
		-gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
		-gencode arch=compute_61,code=compute_61

PS:我这里有之前用过的文件,用的是CUDA8.0,文件上面的已有修改如下:

# For CUDA < 6.0, comment the *_50 lines for compatibility.
#CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
		-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
		-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
		-gencode arch=compute_35,code=sm_35
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
                -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
                -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
                -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
                -gencode arch=compute_61,code=compute_61

(4)若使用python来编写layer,则:

将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1 
修改为 
WITH_PYTHON_LAYER := 1

(5)重要的一项 :将 # Whatever else you find you need goes here. 下面的:

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 
修改为: 
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 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial       

3.2 Makefile 文件

然后修改 caffe 目录下的 Makefile 文件:
sudo gedit Makefile

将:
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
替换为:
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

以下面这个改动,在之前的文件中并没有。

将:
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
改为:
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

3.3 编辑host_config.h

编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h,将其中的第115行注释掉:
sudo gedit /usr/local/cuda/include/host_config.h

将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

4. 编译

make all -j8 #-j根据自己电脑配置决定

image.png


编译时出现的错误
(1)出错:编译错误:
Makefile:568: recipe for target ‘.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3’ failed
解决方法:
https://blog.youkuaiyun.com/CAU_Ayao/article/details/84023510
(2)出错:
/usr/bin/ld: 找不到 -lopencv_imgcodecs
/usr/bin/ld: 找不到 -lopencv_videoio
图片.png
解决方法:
https://blog.youkuaiyun.com/w113691/article/details/77942408看这个教程。
https://blog.youkuaiyun.com/Dillon2015/article/details/79858116


5. 测试

make test -j8

image.png

make runtest -j8

image.png

如果显示结果为上图所示,说明caffe安装成功。

出错:recipe for target ‘runtest’ failed
图片.png


PS:因为runtest老出错,万念俱灰,最后选择使用网上GitHub上下载的viedo-caffe,重新-修改文件-编译-配置


配置pycaffe:

sudo make pycaffe -j16         //配置pycaffe

image.png

6. 环境变量配置:

gedit ~/.bashrc

尾部添加:
这里填写你的caffe下面的python目录

export PYTHONPATH=~/caffe/python:$PYTHONPATH
使环境变量生效:

source ~/.bashrc

7. 导包测试

输入python进入python环境,然后继续输入
import caffe

pip安装缺少的包,安装完成后,import caffe完成。


2021年3月12日19点06分
用网上下载的版本仿佛不行,还是安装自带的caffe3d。

<think>好的,用户想在Ubuntu 16.04安装无GPU版的Caffe深度学习框架。首先,我需要回忆一下安装Caffe的基本步骤,并确保去掉所有与GPU相关的部分。根据提供的引用内容,用户可能已经参考过一些资源,但需要更清晰的指导。 首先,安装依赖项是关键。引用[1]和[2]提到了安装各种开发库,比如libprotobuf-dev、libboost-all-dev等。这些是必须的基础依赖,确保编译时不会出错。需要注意的是,对于无GPU版本,可能不需要安装NVIDIA驱动,所以可以跳过引用[1]中的步骤2和引用[3]中的GPU驱动安装部分。 接下来,用户可能需要克隆Caffe的源代码仓库。这部分在引用中没有提到,但通常Caffe安装需要从GitHub克隆代码。然后配置Makefile.config文件,如引用[5]提到的,需要修改配置文件。在无GPU的情况下,应该注释掉CPU_ONLY := 1这一行,并确保不使用CUDA相关的设置。同时,根据Python路径的配置,引用[4]提到需要设置PYTHONPATH环境变量,这可能是在安装完成后需要的步骤。 编译过程包括使用make命令编译Caffe,这里可能需要指定-j参数以加快速度。之后,运行测试以确保安装正确,比如make runtest。安装PyCaffe也是重要的一步,这样可以在Python中使用Caffe。最后,设置环境变量,让系统找到CaffePython模块,如引用[4]中的操作。 可能遇到的问题包括依赖项缺失、Python包未安装或路径配置错误。需要提醒用户仔细检查每个步骤,尤其是依赖项是否全部安装,以及Makefile.config中的配置是否正确。此外,Ubuntu 16.04的软件源可能较旧,需要确认是否仍然可用,或者是否需要更换镜像源。 总结步骤:安装依赖、克隆代码、配置、编译、测试、安装Python接口、设置环境变量。确保每个步骤都明确,并且针对无GPU的情况调整配置。最后生成相关问题,帮助用户解决可能遇到的更深层次问题。</think>### 在Ubuntu 16.04安装无GPU版Caffe的指南 #### **1. 安装系统依赖** 运行以下命令安装基础开发库: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev sudo apt-get install git cmake build-essential ``` 此步骤确保编译所需的头文件和库已就位[^2]。 #### **2. 克隆Caffe仓库** ```bash git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe ``` #### **3. 配置编译选项** 复制并修改配置文件: ```bash cp Makefile.config.example Makefile.config vi Makefile.config # 或使用其他编辑器 ``` 修改以下内容: - 取消注释 `CPU_ONLY := 1`(启用无GPU模式) - 注释或删除所有与CUDA相关的配置(如 `USE_CUDNN := 1`) - 检查BLAS设置(推荐使用OpenBLAS): ```makefile BLAS := open BLAS_INCLUDE := /usr/include/openblas ``` #### **4. 编译Caffe** ```bash make all -j$(nproc) # 使用多线程加速编译 make test make runtest # 验证核心功能 ``` #### **5. 安装Python接口** 安装Python依赖: ```bash sudo apt-get install python-dev python-numpy python-scipy python-matplotlib ``` 编译PyCaffe: ```bash make pycaffe ``` 添加Python路径到环境变量(永久生效): ```bash echo 'export PYTHONPATH=$(pwd)/python:$PYTHONPATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 验证安装: ```python python -c "import caffe; print(caffe.__version__)" ``` #### **6. 常见问题** - **依赖缺失**:若编译报错提示缺少库,根据错误信息安装对应依赖。 - **Python路径错误**:确保`PYTHONPATH`正确指向Caffe的`python`目录[^4]。 - **BLAS冲突**:若使用其他BLAS库(如Atlas),需修改`Makefile.config`中的相关配置。
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