Caffe深度学习环境搭建^_^

1.概述

Caffe是最早的深度学习框架之一，广泛应用于学术研究项目，初创原型甚至视觉，语音和多媒体领域，曾大规模占据深度学习领域，目前已经被其他框架超越。

2.安装环境和依赖项

操作系统版本：ubuntu18.4

python版本：python3.6.9

镜像下载设置：选择阿里镜像

备份原来的下载源文件：

打开源文件list替换为阿里镜像源：

替换为阿里源：

更新工具源和工具软件：

更新系统默认的python版本：

安装所需要的依赖包：

3.框架获取

Caffe为开源软件，在Github上供研究开发人员免费下载，可以使用git下载Caffe。

安装git：

新建一个文件夹：

git下载caffe：

4.安装编译opencv

安装opencv依赖项：

如果libjasper-dev安装失败，运行下面指令：

从github中下载Opencv+Opencv_C0ntrib库:

将opencv_contrib移动到opencv文件根目录下：

在opencv目录下，新建build文件夹用于后续编译：

进入build文件夹用cmake-gui进行编译：

config配置后需要修改：

在CMKE_BUILD_TYPE值处输入release,下方的CMAKE_INSTALL_PREFIX显示默认安装路径，生成makefile文件后执行make install就会安装到这个目录

在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH处选择文件路径为opencv_contrib文件夹中的modules文件夹。

配置完后点Generate，编译时间有点长，等待完成:

编译完成：

编译成功后输入如下命令完成安装：

过程如下：

若中间出现问题删除build文件重来，再来一次。

安装完成通过如下命令查看OpenCV版本：

版本如下：

设置Opencv环境变量打开文件：

在文件中添加路径：

执行命令使得配置生效：

然后配置bash：

在打开的文件最后一行添加如下代码：

保存后执行如下命令使修改生效：

完成配置后，用OpencV自带的历程进行测试：

5.Caffe的编译

进入caffe目录修改配置文件：

采用Caffe计算时有CPU或者GPU两种模式，编译设置不同，需要修改Makefile.config和Makefile文件，根据环境修改：

（1）CPU计算模式配置

修改Makefile.config

修改Makefile：

修改后的对应内容如下：

执行如下命令完成编译：

（2）GPU计算模式配置

安装显卡驱动

在NVIDIA找自己合适的显卡驱动安装

卸载之前已经存在的驱动版本：

执行命令安装驱动：

安装完毕重启输入如下指令查看GPU信息：

安装CUDA

官方网站下载安装 推荐使用CUDA8.0版本

安装依赖包：

执行后会有一系列提示需要确认，当提升是否安装NVIDIA驱动时，选择 否

安装完成后配置环境变量：

打开后在末尾添加如下内容：

保存关闭，执行如下指令使得更改生效：

安装cuDNN

官方下载需要注册，下载解压后把include和lib64拷贝到CUDA安装目录下（默认/usr/local/cuda）：

输入如下指令配置环境变量：

打开加入：

使用如下命令创建软连接文件：

使用如下命令 看安装的cuDNN信息：

更改Makefile.config

去掉USE_CUDNN前的#

解除OpenCV相关行前的#

配置引用文件路径（HDF5路径问题）

修改Makefile文件 将：

替换为：

另将/usr/local/cuda/include/host_config.h中的115行注释掉。

6.编译python接口

Caffe提供三大接口 命令行(cmdcaffe), Python API(pycaffe), Matlab API(matcaffe).

安装pip指令包：

安装依赖：

修改配置：

文件中把python-dateutil>=1.4,<2修改为python-dateutil,然后执行如下命令：

加入环境变量：

编译接口：

验证：

环境搭建完毕！！！！

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