本次训练主要参考:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482

感谢 Jesse_Mx ,帮助了我很多。

坑一【openCV未安装成功】:

  openCV未安装成功会导致各种莫名的问题,比如:“No module named cv2”问题。

  然而,正确解决openCV安装问题也不是一路畅通。下面是经过多次失败个人总结的openCV安装方法:

  主要参考:

    在Ubuntu中安装并测试OpenCV http://blog.csdn.net/pengz0807/article/details/49915573

  使用的opencv版本是2.4.10

    其中,CMake 命令改为:

  cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -DWITH_EIGEN=OFF ..

    

sudo sh -c 'echo"/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

    要改为

sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

  

    解决“No module named cv2”问题:

sudo pip install opencv-python

  ps:安装2.x版本的不需要下载 ippicv_linux_20151201.tgz 这个东西,3.x版本的需要

坑二【编译caffe】:

  caffe的编译需要很多依赖库,所以安装过程中出现各种各样的奇葩问题是很正常的。下面是caffe安装:

  主要参考网址:参考网址:http://blog.csdn.net/muzilinxi90/article/details/53673184

  注意:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git  这个会很慢

  其中:

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

  替换为:

for req in $(cat requirements.txt); do sudo -H pip install $req --upgrade; done

  需要多执行几次,以确保完全安装成功,没有任何问题!

  【解决:ubuntu 没有/usr/include/hdf5/serial/】

  Step 1

在Makefile.config文件的第85行,添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS,也就是把下面第一行代码改为第二行代码。

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

  Step 2

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

  

  【解决:没有get_image_size工具,提示找不到get_image_size】

   那是因为使用的是原版的caffe,需要切换至caffe-ssd分支:

  方法一:

git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe/
git checkout ssd # 切换至分支ssd

  方法二:

直接下载github的zip包:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

坑三【CPU_ONLY】:

  使用CPU_ONLY模式编译caffe会遇到更多的问题,所以强烈建议使用GPU模式。

  如果出现训练终端,并报错类似以下错误:

sgd_solver.cpp:] Iteration ,lr = 0.001
math_functions.cpp:] Check failed: a <= b < vs -1.19209e-007>
*** Check failure stack trace ***.

  那么可以找到对应的cpp文件,在对应的位置注释掉类似下面的代码。

// CHECK_LE(a, b);

  然后重新编译pycaffe和make all,并重新开始训练。

  【解决:训练中断,提示内存不足】

   即使改过batch_size的值,在低配置的机器还是有可能出现以下错误:

Check failed: *ptr host allocation of size  failed
*** Check failure stack trace: ***
@ 0xb72472b5 google::LogMessage::Fail()
@ 0xb724957f google::LogMessage::SendToLog()
@ 0xb7246dee google::LogMessage::Flush()
@ 0xb724a06d google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0xb76190b9 caffe::SyncedMemory::mutable_cpu_data()
@ 0xb73e8260 caffe::Blob<>::mutable_cpu_data()
@ 0xb7505c51 caffe::PoolingLayer<>::Forward_cpu()
@ 0xb7413e15 caffe::Net<>::ForwardFromTo()
@ 0xb7414062 caffe::Net<>::Forward()
@ 0xb7637d51 caffe::Solver<>::Step()
@ 0xb76388a9 caffe::Solver<>::Solve()
@ 0x8053221 train()
@ 0x804eff8 main
@ 0xb69e2637 __libc_start_main
@ 0x804f8cb (unknown)

   

  此时,就需要换配置了。。。。。。。没其他办法。。。。。。

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