ubuntu16.04上配置与测试caffe(CPU)

最近入了caffe的坑,在windows下各种配置不成功，不得不转战ubuntu.由于电脑渣，只能用ＣＰＵ版的caffe.默认使用python2.7.
本文主要参考以下文章，根据自身安装过程中遇到的各种错误进行汇总，自身亲测有效，在此记录下配置过程

１．http://blog.csdn.net/u010402483/article/details/51506616

２．http://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/52037121

３．http://blog.csdn.net/striker_v/article/details/51596628

４．http://blog.csdn.net/hongye000000/article/details/51043913

５．http://www.cnblogs.com/yushuo1990/p/5909680.html

安装依赖包
1.安装protobuf,leveldb,snappy,OpenCV,hdf5, protobuf compiler andboost:

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

2.安装gflags,glogs ,lmdb andatlas.

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

下载Caffe
使用Git直接下载Caffe非常简单，或者去https://github.com/BVLC/caffe下载

git clone git://github.com/BVLC/caffe.git

编译Caffe
1.切换到Caffe所在目录

cd caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config

2.配置Makefile.config
1)CPU_ONLY := 1

2)配置一些引用文件（增加部分主要是解决新版本下，HDF5的路径问题）

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/hdf5/serial
BLAS := atlas

3.在Makefile文件的第173行，把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

4.Make Caffe

make all -j8
make test -j8
make runtest -j8

编译Python接口
1.Caffe拥有python\C++\shell接口，在Caffe使用python特别方便，在实例中都有接口的说明。

1)确保pip已经安装

sudo apt-get install python-pip

2)新建shell文件并执行安装依赖

cd caffe/python

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

运行图如下，花费１５min左右

ubuntu16.04上配置与测试caffe(CPU)

3)编译python接口

make pycaffe

当出现下面错误的时候修改

fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory.

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \ /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include 

This is where our error is. So by changing this line to:

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \ /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

重新编译，如果依然出错，可能python-numpy没有安装到位
解决方法
输入命令

sudo apt-get install python-numpy

2.运行python结构
在Ubuntu中，按住ctrl+alt+t打开终端，输入“python”打开python解释器，输入：

import sys
sys.path.append("/（你的caffe路径）/caffe/python")
sys.path.append("/（你的caffe路径）/caffe/python/caffe")

此时应该就安装成功

$ python2.7
Python 2.7.12 (default, Jul 1 201７, 1３:２2:2９)
[GCC 5.4.020160609] on linux2
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
＞＞＞ｉｍport caffe
＞＞＞

PS:永久性添加python路径：

cd /usr/lib/python2.7/dist-packages 
sudo echo mycaffe.pth    #建立一个mycaffe.pth文件
sudo gedit mycaffe.pth   #编辑文件

在文件里添加caffe模块路径，例如 /home/skuggi/caffe/Python/，然后保存退出，以后就可以直接使用import caffe了。

在Mnist运行Lenet 进行测试
1、准备数据（在caffe路径下）

sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh

sudo sh ./examples/mnist/create_mnist.sh

2、修改配置

修改该目录下的prototxt扩展名配置文件
修改./examples/mnist/lenet_solver.prototxt
定位到最后一行：solver_mode: GPU，将GPU改为CPU。使用CPU进行测试

3、运行
执行文件命令：

sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh

最终训练完的模型存储为一个二进制的protobuf文件：
　　　　./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel

这个模型就可以用来直接使用了

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