Ubuntu16.04 安装caffe（纯CPU版）+ MNIST集实例测试

矫情吗；* 2022-05-28 11:57 147阅读 0赞

# `1.安装caffe依赖包，apt-get大法搞定：` #

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 libatlas-base-dev 
    sudo apt-get install python-dev 
    sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

# 2.下载caffe源码 #

仓库：git clone [https://github.com/BVLC/caffe.git][https_github.com_BVLC_caffe.git] my\_caffe

# 3.修改Makefile.config配置文件 #

cd my\_caffe/

**ps:****配置为****CPU****版本，赞不支持****GPU**

cp Makefile.config.example Makefile.config
    
    修改：
    --- a/Makefile.config
    +++ b/Makefile.config
    @@ -5,7 +5,7 @@
     # USE_CUDNN := 1
     
     # CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
    -# CPU_ONLY := 1
    +CPU_ONLY := 1
     
     # uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
     # USE_OPENCV := 0
    @@ -92,8 +92,8 @@ PYTHON_LIB := /usr/lib
     # WITH_PYTHON_LAYER := 1
     
     # Whatever else you find you need goes here.
    -INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
    -LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
    +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/hdf5/serial

编译caffe：
    make all
    make test
    make runtest

![70][]

测试全部通过，说明caffe编译成功（默认支持C++接口）。
    caffe编译成功（默认支持C++接口）。

# 4.配置支持python接口：(默认python2.7) #

安装python相关依赖库

cd my_caffe
    
    cat python/requirements.txt |xargs -l sudo pip2 install

可能会报scikit-image错误

make pycaffe

执行make pycaffe命令的时候，如果报错：fatalerror: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录

解决方法：

sudo apt-get install python-numpy
    重新
    make pycaffe

![70 1][]

配置python路径;
    在.bashrc末尾添加：
    export PYTHONPATH=/home/leon/work/ai/my_caffe/python:$PYTHONPATH

![70 2][]

<strong>import caffe没报错，说明路径配置成功；</strong>

### 5、训练MNIST集 ###

（1）获取MNIST数据

./data/mnist/get\_mnist.sh

![70 3][]

（2）将其转换成Lmdb数据库格式

./examples/mnist/create\_mnist.sh

（3）训练网络

./examples/mnist/train\_lenet.sh

![70 4][]

训练完成

测试：

./build/tools/caffe.bin test -model examples/mnist/lenet\_train\_test.prototxt -weights  examples/mnist/lenet\_iter\_10000.caffemodel -iterations 100

参数解释：

test：只做测试（前向传播计算），不更新参数(后向传播计算)

\-model examples/mnist/lenet\_train\_test.prototxt：指定模型描述文件

\-weights  examples/mnist/lenet\_iter\_10000.caffemodel ：指定模型预先训练好的权值文件

\-iterations 100：测试迭代次数。测试数目为(iterations\*batch\_size)，batch\_size在model prototxt中设定。

![70 5][]

PS：本流程为caffe默认配置，支持了C++和Python 2.7接口，接下来想配置支持python3.6。caffe默认配置，支持了C++和Python 2.7接口，接下来想配置支持python3.6。

[https_github.com_BVLC_caffe.git]: https://github.com/BVLC/caffe.git
[70]: /images/20220528/abce45fb61464ddb8a40e1a965be5c8c.png
[70 1]: /images/20220528/3ee48132b5674258836c3c2a3f623e45.png
[70 2]: /images/20220528/9d15a10407a54c20b1d9a2c11560bea1.png
[70 3]: /images/20220528/223aef2abf644508915e302bdf3aaff1.png
[70 4]: /images/20220528/5f561d9e6cf140939078b12b17abb87a.png
[70 5]: /images/20220528/200dff777e8a45e69a2a2b0835a30d2b.png