CLSTM 项目安装与配置指南

CLSTM 项目安装与配置指南

clstm A small C++ implementation of LSTM networks, focused on OCR. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clstm

1. 项目基础介绍

CLSTM 是一个基于 C++ 编写的开源项目，它实现了长短时记忆（LSTM）循环神经网络模型。该项目主要应用于文本行识别，是一种数值计算库，依赖于 Eigen 库来进行数学运算。

2. 项目使用的关键技术和框架

• LSTM（长短时记忆网络）：一种特殊的 RNN（递归神经网络）架构，能够学习长期依赖信息。
• Eigen 库：一个高级的 C++ 库，用于线性代数、矩阵和向量运算，数值解算等。
• Protocol Buffers：Google 开发的一种数据交换格式，用于序列化和反序列化结构化数据。
• SCons：一个基于 Python 的构建系统，用于编译代码。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中安装了以下依赖：

• scons
• swig
• Eigen（数值计算库）
• Protocol buffer 编译器和库
• libpng

详细安装步骤

步骤 1：安装依赖

首先，打开终端并在 Ubuntu 或 Debian 系统中运行以下命令来安装必要的依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install scons libprotobuf-dev protobuf-compiler libpng-dev libeigen3-dev swig

如果您使用的是 Ubuntu 14.04，请使用以下命令：

sudo apt-get install scons libprotobuf-dev protobuf-compiler libpng-dev swig

对于 Eigen 库，您可以选择从源代码安装最新版本：

# 使用 wget
wget https://github.com/RLovelett/eigen/archive/3.3-rc1.tar.gz
tar xf 3.3-rc1.tar.gz
rm -f /usr/local/include/eigen3
mv eigen-3.3-rc1 /usr/local/include/eigen3

# 或者使用 git
sudo git clone --depth 1 --single-branch --branch 3.3-rc1 https://github.com/RLovelett/eigen /usr/local/include/eigen3

步骤 2：安装 CLSTM

从 GitHub 克隆 CLSTM 仓库到本地：

git clone https://github.com/tmbdev/clstm.git
cd clstm

使用 scons 来构建项目：

sudo scons install

如果需要，您可以添加一些 scons 选项，例如 debug=1（用于调试）或 display=1（用于显示支持）。

步骤 3：运行测试

构建完成后，可以通过以下命令运行测试来验证安装是否成功：

./run-tests

这将运行一系列测试，确保所有组件正常工作。

以上步骤将帮助您完成 CLSTM 项目的安装和基本配置。如果您打算使用 Python 绑定或需要进一步的高级配置，请参考项目 README 文件中的相关说明。

clstm A small C++ implementation of LSTM networks, focused on OCR. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clstm