WSL conda caffe faster rcnn cpu版本安装

本文详细介绍了如何在Windows Subsystem for Linux(WSL)中,基于Anaconda3创建虚拟环境并安装Caffe-Faster-RCNN的CPU版本。内容涵盖从创建环境、下载源码、安装Python依赖、配置编译到测试的全过程,特别提到了解决网络问题、protobuf版本冲突等常见问题的解决方法。

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前言

本文在WSL(windows subsystem for linux),基于Anconda3 安装Caffe-faster-rcnn CPU版本。计划是在笔记本上构建CPU环境用于代码理解,以及推理的测试。模型训练计划用云平台实现。

通过conda 创建虚拟环境

conda create -n caffe_py27 python=2.7

提示:更新相关系统源,conda源
虚拟环境创建成功提示
后续进入caffe_py27进行操作

conda activate caffe_py27

Git下载Faster rcnn库

在这里插入图片描述
原始的下载指令:git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
由于github下载速度较慢,利用码云(https://gitee.com/)进行下载。

git clone https://gitee.com/shaozhechen/py-faster-rcnn.git
cd ./py-faster-rcnn/

下载caffe-fast-rcnn(!注意,作者库中@0dcd397为对应的上传版本!我重复装了几次才发现…

git clone https://gitee.com/liu1guo2qiang3/caffe-fast-rcnn.git
cd ./caffe-fast
### 安装 Miniconda 并创建新环境 #### 准备工作 为了在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 中安装 Miniconda 和创建新的 conda 环境,需先确认已正确配置 WSL 及其发行版。对于 Ubuntu 22.04 的情况,在终端执行更新命令以确保所有软件包都是最新的。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` #### 下载并安装 Miniconda 通过 wget 或 curl 命令下载适用于 Linux 的 Miniconda 脚本文件: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 运行该脚本来完成安装过程: ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示操作直到结束;通常建议接受协议并将路径添加到 `.bashrc` 文件以便自动初始化 conda[^2]。 #### 创建新的 Conda 环境 一旦 Miniconda 成功安装完毕,则可以利用 `conda create` 来构建特定版本Python 或其他语言的新环境。例如要建立名为 my_r_env 使用 R 版本 3.6.3 的环境可输入如下指令: ```bash conda create --name my_r_env r-base=3.6.3 ``` 激活此环境的方法为: ```bash conda activate my_r_env ``` 此时即成功切换到了指定环境中,并可以在其中管理依赖项而不会影响全局设置或其他项目中的库。 #### 配置代理(如果需要) 遇到因网络原因导致无法正常访问 Anaconda Server 进行包同步的情况时,可能是因为本地设置了错误的 HTTP(S)_PROXY 参数所致。应仔细检查位于用户目录下的 .netrc 文件是否存在拼写失误等问题,同时查看是否有定义了不恰当的环境变量来干扰连接行为[^3]。
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