caffe安裝詳細完整過程（Ubuntu16.04、Ubuntu18.04系統）

在ubuntu（Ubuntu16.04、ubuntu18.04）系統下成功安裝caffe框架詳細筆記

目錄

Caffe編譯安裝指導

Caffe安裝參考文檔：

確認編譯器版本

安裝anaconda2

安裝opencv和protobuf

編譯caffe

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安裝SSH人臉檢測算法源碼中的caffe框架

ssh人臉檢測算法：https://blog.csdn.net/wsq_zqfl/article/details/92810501

Caffe編譯安裝指導

說明：本文假定用戶已經正確安裝了cuda和cudnn，如果未正確安裝，可參考如下面的鏈接

• Caffe安裝參考文檔：

https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52081273

https://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762

• 確認編譯器版本

首先確定系統所使用的gcc/g++/c++的版本，並且儘量和

“cat /proc/driver/nvidia/version”輸出中的gcc版本保持一致。

查看系統安裝了那些編譯器版本：

1. 查看系統gcc/g++/c++/cpp所在的目錄

1. 查看編譯器版本

• 查看gcc版本

上圖中的gcc軟鏈接指向的是gcc-5，說明版本正確

• 查看g++版本

• 查看c++版本

• 查看cpp版本

1. gcc安裝

如果所需要的編譯器版本不存在，則可以安裝相應的編譯器，安裝方法如下：

參考文檔：https://www.cnblogs.com/L-Arikes/p/3734382.html

sudo apt-get gcc-5

sudo apt-get g++-5

• 安裝anaconda2

下載地址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

官網安裝參考地址：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/

下載成功後，在終端執行（2.7版本）：

# bash Anaconda2-2.4.1-Linux-x86_64.sh

或者3.5 版本：

# bash Anaconda3-2.4.1-Linux-x86_64.sh

在安裝的過程中，會問你安裝路徑，直接回車默認就可以了。有個地方問你是否將anaconda安裝路徑加入到環境變量（.bashrc)中，這個一定要輸入yes

安裝成功後，會有當前用戶根目錄下生成一個anaconda2的文件夾，裏面就是安裝好的內容。

輸入conda list 就可以查詢，你現在安裝了哪些庫，常用的numpy, scipy名列其中。如果你還有什麼包沒有安裝上，可以運行

conda install ***  來進行安裝，

如果某個包版本不是最新的，運行 conda update *** 就可以了

• 安裝opencv和protobuf

安裝OPENCV:

下載地址：https://opencv.org/releases/

安裝指導：https://docs.opencv.org/3.4.6/d7/d9f/tutorial_linux_install.html

 

protobuf安裝

下載地址：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases

安裝指導：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/blob/master/src/README.md

 

• 編譯caffe

1、下載ssh代碼

cd ~/work

git clone --recursive https://github.com/mahyarnajibi/SSH.git

2、修改源碼

首先在你要安裝的路徑下 clone ：

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

替換 cudnn.hpp、cudnn.cpp

cd ~/work
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

cd ~/work/SSH/caffe-ssh
mv include/caffe/util/cudnn.hpp include/caffe/util/cudnn.hpp.bk
cp ~/work/caffe/include/caffe/util/cudnn.hpp include/caffe/util/cudnn.hpp
mv src/caffe/util/cudnn.cpp src/caffe/util/cudnn.cpp.bk
cp ~/work/caffe/src/caffe/util/cudnn.cpp src/caffe/util/cudnn.cpp

# rm -rf ~/work/caffe   #下載caffe的目的 其實就是要獲取上面的兩個文件，替換完成後 caffe就可以刪掉了

1. 修改Makefile.config

cp Makefile.config.example Makefile.config
vim Makefile.config

• 第23行

  # 修改前：
  # OPENCV_VERSION := 3
  
  # 修改後：
  OPENCV_VERSION := 3
  

 第38行  

# 修改前：
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
        -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
        -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \

# 修改後：
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \

第52行

# 修改前：
BLAS := atlas

# 修改後：
BLAS := open

# 注：ATLAS、MKL、OpenBlas 都是矩陣運算庫（對矩陣運算過程進行了優化）
# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas

• 第68行：請根據具體環境修改

  # 修改前：
  # NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
  # We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
  PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
          /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
  # Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
  # Verify anaconda location, sometimes it's in root.
  # ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda
  # PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
          # $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
          # $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include
  
  # Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
  # PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
  # PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
  #                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include
  
  # We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
  PYTHON_LIB := /usr/lib
  # PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib
  
  
  
  # 修改後：
  # NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
  # We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
  # PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
  #       /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
  # Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
  # Verify anaconda location, sometimes it's in root.
  ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3/envs/caffe_python-2-7/
  PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
          $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
          $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include
  
  # Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
  # PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
  # PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
  #                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include
  
  # We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
  # PYTHON_LIB := /usr/lib
  PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib
  

• 第96行

  # 修改前：
  INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
  LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
  
  
  # 修改後：
  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
  

  4、修改Makefile

cp Makefile Makefile.bk
vim Makefile

第180行

#修改前:
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
#修改後：
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial 

第417行

# 修改前：
NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

# 修改後：
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

OK ，可以開始編譯了，在 caffe 目錄下執行 ：

cd ~/work/SSH/caffe-ssh
make clean
make -j8
make runtest -j8
make pycaffe -j8