一、依赖库的安装
装过caffe的这个应该都比较清楚
sudo apt update
sudo apt install -y --no-install-recommends \
build-essential \
cmake \
git \
libgoogle-glog-dev \
libprotobuf-dev \
protobuf-compiler \
python-dev \
python-pip
sudo pip install numpy protobuf
若版本为Ubuntu16.04,则安装libgflags-dev
sudo apt install -y --no-install-recommends libgflags-dev
若版本为Ubuntu14.04,则安装libgflags2
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2
这两个不能搞混,否则安装会报错
其他的一些optional dependencies(ubuntu16.04与14.04均适用)
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
libgtest-dev \
libiomp-dev \
libleveldb-dev \
liblmdb-dev \
libopencv-dev \
libopenmpi-dev \
libsnappy-dev \
openmpi-bin \
openmpi-doc \
python-pydot
sudo -H pip install --upgrade pip
##这里更新一下pip,否则后面pip安装jupyter有可能会报错
sudo pip install \
flask \
graphviz \
hypothesis \
jupyter \
matplotlib \
pydot python-nvd3 \
pyyaml \
requests \
scikit-image \
scipy \
setuptools \
tornado
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博主的习惯其实就是把上面的所有写进一个.sh文件中,例如dependencies.sh
然后执行sh dependencies.sh
这样简单省事
二、安装
首先是Git
git clone --recursive https:
cd caffe2make
caffe2的好处就是makefile中会根据你的库进行make,省去了各种makefile.config的设置,不像caffe有的时候真的是会被CUDA还有各种库折腾很久。
make成功以后图如下:
之后:
cd build
sudo make install
如图所示,安装成功
可以用下面这行import Python的东东:
python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
会echo “success”
最后可以用
python -m caffe2.python.operator_test.relu_op_test
来检测你的GPU是否安装成功,如果没有安装GPU,他会给以个warning说是CPU only,最后test pass。这样说明我们安装成功(因为本身我们安装的就是CPU only版本)
//warning//
//run test ok//
三、环境变量设置
几行代码OK
echo $PYTHONPATH
echo $LD_LIBRARY_PATH