Ubuntu Anaconda3 环境下安装caffe
安装Python环境
本人环境为Anaconda3 ,可参照 https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/86571198 完成安装Python2.7环境安装与多Python环境切换。
安装依赖包
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 libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install git cmake build-essential
安装显卡驱动与CUDA 、cuDNN
请参照 https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/80951148 进行CUDA 、cuDNN进行安装。
安装protoc
命令 whereis protoc
可以查看哪些路径下安装了protoc
命令which protoc
可以查看默认选用protoc的路径
命令 protoc --version
可以查看当前protoc版本
安装protobuf2.6.1
下载文件
https://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.6.1/protobuf-2.6.1.tar.gz
解压安装
tar -zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz
sudo apt-get install build-essential
cd protobuf-2.6.1/
./configure
make
make check
sudo make install
指定protoc的版本
在Makefile 中修改这两句:
我的protobuf路径为/usr/local/bin/protoc
$(Q)protoc --proto_path=$(PROTO_SRC_DIR) --cpp_out=$(PROTO_BUILD_DIR) $<
$(Q)protoc --proto_path=src --python_out=python $<
为
$(Q)/usr/local/bin/protoc --proto_path=$(PROTO_SRC_DIR) --cpp_out=$(PROTO_BUILD_DIR) $<
$(Q)/usr/local/bin/protoc --proto_path=src --python_out=python $<
即把开头的"protoc"补全路径即可 (/usr/bin/protoc即为自己向指定给的版本路径)
注:这种修改不会影响系统默认的protoc版本,只会在caffe编译的时候调用相应的proto版本
安装 caffe
首先在你要安装的路径下 clone :
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
进入 caffe ,将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ,也可以在 caffe 目录下直接调用以下命令完成复制操作 :
cd caffe
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
复制一份的原因是编译 caffe 时需要的是 Makefile.config 文件,而Makefile.config.example 只是caffe 给出的配置文件例子,不能用来编译 caffe。
然后修改 Makefile.config 文件,在 caffe 目录下打开该文件:
sudo gedit Makefile.config
修改 Makefile.config 文件内容:
- 应用 cudnn
#将
#USE_CUDNN := 1
#修改成:
USE_CUDNN := 1
- 应用 opencv 版本
#将
#OPENCV_VERSION := 3
#修改为:
OPENCV_VERSION := 3
- 使用 python 接口
#将
#WITH_PYTHON_LAYER := 1
#修改为
WITH_PYTHON_LAYER := 1
修改 python 路径
修改PYTHON_INCLUDE、PYTHON_LIB路径
本人安装的是Anaconda3多Python版本切换,python2.7 目录为:/home/hylink/anaconda3/envs/python27
再修改INCLUDE_DIRS、LIBRARY_DIRS 路径INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
修改为:
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
修改 caffe 目录下的 Makefile 文件
#将:
NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
#替换为:
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
#将:
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
#改为:
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
开始编译
make all -j8
编译出现问题1:
NVCC src/caffe/layers/bnll_layer.cu
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
Makefile:594: recipe for target '.build_release/cuda/src/caffe/layers/bnll_layer.o' failed
make: *** [.build_release/cuda/src/caffe/layers/bnll_layer.o] Error 1
make: *** Waiting for unfinished jobs....
仔细查看了一下 Makefile.config 中 CUDA_ARCH 设置未按规定设置:
# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.
# For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.
# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
-gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
-gencode arch=compute_61,code=compute_61
因为我装的是CUDA9.0所以把下面这两行删除就可以了
-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
编译出现问题2:
error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!
错误的解决方式很简单,就是安装低版本gcc和g++,并创建链接或更改gcc各版本的优先级。
此处为以后考虑安装了gcc-6和g+±6,大家可以自行决定版本,只要比错误中提到的支持上限小就没问题sudo apt-get install gcc-6
sudo apt-get install g++-6
然后执行
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10
编译出现问题3:
error while loading shared libraries: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file
error while loading shared libraries: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file
解决方法
sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart.so.9.0 /usr/local/lib/libcudart.so.9.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcublas.so.9.0 /usr/local/lib/libcublas.so.9.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcurand.so.9.0 /usr/local/lib/libcurand.so.9.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn.so.7 /usr/local/lib/libcudnn.so.7 && sudo ldconfig
编译成功后可运行测试:
sudo make runtest -j8
安装 pycaffe
首先编译 pycaffe :
cd caffe
sudo make pycaffe -j8
编译 pycaffe 成功后,验证一下是否可以在 python 中导入 caffe 包,首先进入 python 环境:
python
然后导入 caffe :
>>> import caffe
错误1:
ModuleNotFoundError: No module named 'caffe._caffe'
正确编译 pycaffe后,会在caffe/python/caffe目录下生成_caffe.so的文件
解决方式一:
每次在程序里加一句 sys.path.append('path to cafferoot/python')
例如:sys.path.append('/home/hylink/eclipse-workspace/caffe/python')
解决方式二:
sudo gedit ~/.bashrc
export PYTHONPATH=/home/hylink/eclipse-workspace/caffe/python:$PYTHONPATH
source~/.bashrc
至此caffe环境安装完成。
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