Ubuntu14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7下如何編譯Caffe

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Linux版本： Ubuntu14.04 64-bit
Anaconda版本： Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64
Python版本： Python2.7
OpenCV版本： OpenCV3
CUDA版本： CUDA8.0

前提： 顯卡驅動、CUDA8.0、cuDNN5.0已經安裝好并配置完環境變量。

一、安裝Anaconda2

    URL : https://www.continuum.io/downloads/

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh

    下載成功后，在終端執行：

bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh

    在安裝過程中，會問安裝路徑，按回車即可。詢問是否添加到~/.bashrc中，回復yes即可。

    安裝完成后，source一下~/.bashrc，執行命令如下：

source ~/.bashrc

    隨后，輸入如下命令可即查看已經安裝完成的庫：

conda list

    安裝自己需要的庫，可執行如下命令：

conda install ***

    更新某個包的版本，可執行如下命令：

conda update ***

    我們使用如下命令更新一下自己的conda：

conda update conda

    創建一個環境，例如testcaffe：

conda create -n testcaffer python

    注意： Anaconda2默認支持python2.7，如果安裝的是Anaconda3默認支持python3，可以使用如下命令創建python2.7的環境：

conda create -n testcaffe python=2.7

    創建完環境需要進入這個環境，使用如下命令：

source activate testcaffe

    也可以使用如下命令，退出所創建的環境：

source deactivate

    安裝OpenCV3：

conda install -c menpo opencv3

二、安裝依賴庫

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-configsudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev protobuf-compilersudo apt-get install -y libatlas-base-dev sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

三、編譯Caffe、PyCaffe

    URL : https://github.com/BVLC/caffe.git

1.下載Caffe

git clone https://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffe

2.編譯caffe

    用cmake默認配置：

cmake ..make all -j8make install 
make runtest -j8

3.安裝pycaffe需要的依賴包，并編譯pycaffe

cd ../python
conda install cython scikit-image ipython h6py nose pandas protobuf pyyaml jupyterfor req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; donecd ../build
make pycaffe -j8

4.添加pycaffe的環境變量

• 終端輸入如下指令：

vim ~/.bashrc

• 在最后一行添加caffe的python路徑(到達vim最后一行快捷鍵：Shift+G)：

export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

    注意： /path/to/caffe是下載的Caffe的根目錄，例如我的路徑為：/home/Jack-Cui/caffe

• Source環境變量，在終端執行如下命令：

source ~/.bashrc

     注意： Source完環境變量，會退出testcaffe這個conda環境，再次使用命令進入即可。

四、測試

    執行如下命令：

python -c "import caffe; print dir(caffe)"

     輸出結果如下：

     從上圖可以看出，caffe編譯通過，并且一些的python的caffe接口，也存在。

     注意： 如果創建了conda環境，每次想要使用caffe，需要先進入這個創建的conda環境。

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