ubuntu caffe 安装设置

最新推荐文章于 2022-10-01 15:54:01 发布

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分类专栏： caffe 文章标签： Ubuntu caffe

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本文档详细介绍了如何在Linux环境下安装Caffe深度学习框架，并通过MNIST数据集进行手写数字识别训练。首先使用sudo apt-get命令安装依赖包，接着下载Caffe源码并配置编译选项。最后完成模型训练及测试。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

sudo apt-get install git

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

##sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev 不一定安装

sudo apt-get install libatlas-base-dev

sudo apt-get install python-dev

下载caffe-master
git clone https://github.com/bvlc/caffe.git

更改makefile

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

打开后设置为CPU运行，将#删除

CPU_ONLY = 1

回到caffe-master根目录
make -j2

make test

make runtest

MMIST训练
cd ~/caffe
下载MNIST数据库并解压缩
./data/mnist/get_mnist.sh
将其转换成Lmdb数据库格式
./examples/mnist/create_mnist.sh
将train_lenet.sh里的文件lenet_solver.prototxt的最后一项改成CPU
训练网络
./examples/mnist/train_lenet.sh
测试网络
./build/tools/caffe.bin test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100

Pycaffe配置

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython

sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler

make pycaffe

在.bashrc最后添加
export PYTHONPATH=/home/administrator/caffe-master/python:$PYTHONPATH