服务器caffe配置

最新推荐文章于 2024-05-03 15:15:30 发布

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0 引言

最近两天一直在配置服务器上的caffe，今天终于弄完了。因为每一个新用户使用服务器上的caffe时候都要自己去配置自己的caffe，下面就讲解下服务器新用户使用caffe时候需要配置的文件。

1 Caffe安装

安装caffe前要安装一些依赖项，照着下面的步骤依次安装即可。如果不是服务器上的首个用户的话，从1.5节开始执行就可以了。

1.1 安装依赖项

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

1.2 安装BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

1.3 安装pycaffe接口所需要的依赖项

sudo apt-get install -y 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

1.4 继续gflags,glog等依赖项

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

1.5 下载caffe

cd ~
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config

1.6 修改配置文件

vim Makefile.config

改如下内容：
//如果你不使用GPU的话，就将
#CPU_ONLY := 1
修改成：
CPU_ONLY := 1
//若使用cudnn，则将
#USE_CUDNN := 1
修改成：
USE_CUDNN := 1
//若使用的opencv版本是3的，则将
#OPENCV_VERSION := 3
修改为：
OPENCV_VERSION := 3
//若要使用python来编写layer，则需要将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改为
WITH_PYTHON_LAYER := 1
//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
//这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径

具体到我们实验室的情况，我们只需要修改USE_CUDNN := 1、WITH_PYTHON_LAYER := 1和最后的两个路径就可以了。

1.7 make各种文件

首先，将路径切换到你所在用户的caffe目录下。然后执行下面的命令。

make all -j8  //j8代表计算机cpu有8个核，因此可以多线程一起make，这样make的速度会快很多。一般常用的还有j4
make test -j8
make pycaffe   //如果以后用python来开发的话必须执行这一句，一般不管你是否用python，都会执行这一句
make distribute

一般到这里都没报错的话，caffe就已经安装好了，可以运行了。

2 安装过程遇到的问题

在安装完进行测试的时候，报错说没有caffe模块，可能是服务器首个用户配置caffe所以才报错。第二个以及之后的就不会报错了。这个问题的原因就是没有把把caffe中的python导入到解释器中
这里写图片描述

2.1 解决办法

把环境变量路径放到 ~/.bashrc文件中,打开文件

sudo vim ~/.bashrc

在文件下方写入

export PYTHONPATH=~/caffe/python:$PYTHONPATH

关闭文件，在终端写入下面语句，使环境变量生效

source ~/.bashrc

2.2 测试

使用自己的SRCNN测试，再次运行，程序完美运行。
这里写图片描述