about
先说说体会，为了搭建这个环境，整整折腾了一个星期。这酸爽，狂笑已无法释然，只能用哭！先开个头，安装会遇到许多error，这并不可怕，网上大神那么多，多搜搜博文，最终是一定有解的。本博文只是实行了拿来主义，我纯属是个搬运工罢了，懂得一些Ctrl+C,Ctrl+V的技法。如有版权问题，请多多包含。写这篇博客仅仅是为了学习，让日后安装能够少走点弯路，以及方便一些其他感兴趣的读者。算是记录自己的成长历程吧。
你可能需要的资源都在这里了:
链接：http://pan.baidu.com/s/1dFOJu3v 密码：wgp2感谢下面大神， 本文参考了
AbsentM's 的64位Ubuntu 14.04 LTS + Caffe + CUDA 7.5 + Opencv 3.0 安装配置实战
caffe官网 Installation
denny的Caffe学习系列(1)：安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn
dongbeidamiUbuntu 14.04上安装caffe
0. Prerequisites
- General dependencies
$ 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
$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
- BLAS
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev
$ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
- 修改文件
修改caffe/examples/cpp_classification/classification.cpp文件，加入：
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
- 修改Makefile.config
$ cd ~/caffe
$ cp Makefile.config.example Makefile.config
$ vi Makefile.config
# 修改Makefile.config文件：如果没有GPU，则去掉CPU_ONLY:= 1的注释
# 如果安装了Opencv3.x,去掉 OPENCV_VERSION := 3的注释
1. Compilation
- Pre-Compilation
$ make clean # 第一次编译不用这句，出错时也可使用这句。
$ make all
$ make test
$ make runtest
- Training LeNet on MNIST with Caffe
# cd 进caffe目录
$ sh data/mnist/get_mnist.sh
$ sh examples/mnist/create_mnist.sh
$ sh examples/mnist/train_lenet.sh
详见这里
!Note: 若在训练时出现
F1202 12:26:03.474925 16455 cudnn_softmax_layer.cpp:15] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0) CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH*** Check failure stack trace: ***
...
core dumped
的错误。
是因为：
你的N卡的GPU计算能力小于3.0，导致无法使用cuDNN.
解决方法：
$ vi Makefile.config
# 注释掉 USE_CUDNN := 1
然后
$ make clean
$ make all
$ make test
$ make runtest
最后再执行前面的命令
2. Entension
cuDNN 8.0
详见这里pycaffe
dependencies
$ 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
Compile pycaffe
$ cd ~/caffe # cd 进caffe目录
$ make pycaffe
修改环境变量
添加caffe目录下的python地址到$PYTHONPATH
$ sudo gedit /etc/profile
# 文本后尾添加 export PYTHONPATH=/home/alpha/caffe:$PYTHONPATH
$ source /etc/profile # 使之生效
!Note:上面的/home/alpha/caffe应改成你的caffe目录下的Python地址
Test
$ python #进入python
...
>>> import caffe
>>> # 没报错，则成功
!Note Ubuntu还自带了python3，有时上面的会报错，
那么试下
$ python3 #进入python
...
>>> import caffe
>>> # 没报错，则成功
