caffe源码安装教程_caffe 源码

文章目录：

• 1、如何在Windows下安装配置python接口的caffe
• 2、win7配置caffe，import caffe时提示No module named caffe
• 3、怎么安装caffe.proto
• 4、如何在linux系统下安装caffe
• 5、如何在windows下安装caffe

如何在Windows下安装配置python接口的caffe

整了一晚上加一上午。网上关于python的记录较少，这里写一下。

这里的环境是WIN10+cuda v7.5 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013

使用的是GPU，我的GPU是titan16G+内存32G

首先是caffe的文件以及第三方库的编译，这里提供一个已经编译好的的连接，我就是从那里下好然后编译完毕的。

点击打开链接 happynear的

然后就是如何编译python接口。

1、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 这个之后有用。

2、然后打开已经给好的caffe/buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。如图所示：

把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。

如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。

3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加

以我的python为例。D:/python27/Lib；D:/python/include/ 以及D:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。

3、开始编译即可。这里要注意一定要和caffe、caffelib在一个项目里编译，否则会报错。

4、编译成功后会在caffe/python/caffe下生成_caffe.pyd 是打不开的

5、配置python环境：需要几个额外库

Cython=0.19.2

numpy=1.7.1

scipy=0.13.2

scikit-image=0.9.3

matplotlib=1.3.1

ipython=3.0.0

h5py=2.2.0

leveldb=0.191

networkx=1.8.1

nose=1.3.0

pandas=0.12.0

python-dateutil=1.4,2

protobuf=2.5.0

python-gflags=2.0

pyyaml=3.10

Pillow=2.3.0

six=1.1.0

其中numpy要装MKL版本的，不然scipy装上了BLAS不能用

leveldb没有windows版本的，不过我找到了可以使用的办法。见这个博客：

点击打开链接

如果有pip install 装不上的，可以上这个网站找 wheel文件安装就可以了

点击打开链接

6、最后把目录中python下的caffe文件夹复制到python27/Lib/site-packages就可以了。

测试的时候只需要在控制台下输入import caffe 看能载入就知道成功了：）

win7配置caffe，import caffe时提示No module named caffe

这种情况一般是没有把caffe中的和python相关的内容的路径添加到python的编译路径中。

win7下，python是安装的Anaconda2，这个工具好，帮你安装了好多能用到的库如numpy,scripy等。我在配置caffe的python接口时，将编译好的python的caffe文件拷贝到python安装目录C:\ProgramData\Anaconda2\Lib\site-packages下。

在python命令窗口中输入import caffe报错，ImportError: No module named google.protobuf.internal  ，cmd命令行下输入: pip install protobuf，安装成功后进行后续步骤下载win64的protobuf。

可对比python安装目录下的Lib\site-packages下的内容，将google文件夹拷贝到。

同样的方法将Library下的内容拷贝到python对应的目录，再次输入import caffe不报错了。

查看protobuf是否安装成功，可以在命令行输入protoc --version，出现如下说明成功安装。

怎么安装caffe.proto

1. 安装cuda 一定按照官方教材

2. 安装blas 别弄那些mlk之类的东西，直接在命令行直接安装就好。

3. 运行caffe时要在主目录下进行，否则会有莫名的错误比如：

（a）./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found

4. 训练imageNet时，在create_image_mean.sh 里边将

./build/tools/compute_image_mean examples/imagenet/ilsvrc12_train_leveldb \

data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto

修改为

./build/tools/compute_image_mean examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb \

data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto

ImportError: /home/kongtao/anaconda/bin/../lib/libm.so.6: version `GLIBC_2.15' not found (required by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libxvidcore.so.4)

进入aniconda/lib目录，去掉libm.so.6即可

2.No module named google.protobuf.internal

这说明你没有添加google.protobuf.的位置

sys.path.append('/usr/lib/python2.7/dist-packages/')

3. python

ImportError: No module named skimage

缺乏skimage工具箱

pip install scikit-image

如何在linux系统下安装caffe

你好，方法如下：

1. 安装Google Logging Library（glog）

glog 下载地址

安装命令如下所示

# 解压tar -zxvf glog-0.3.3.tar.gz# 切换路径cd glog-0.3.3sudo ./configuresudo make –jsudo make install

2. 安装其它依赖

执行以下命令即可。

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler python-pandas

3. 编辑Makefile.config文件

操作命令如下所示。

unzip caffe-master.zip #本地解压caffe-master#切换路径cd /caffe-master #caffe源文件中没有Makefile.config，需要复制Makefile.config.examplecp Makefile.config.example Makefile.config#编辑Makefile.configvi Makefile.config

修改Makefile.config

PYTHON_LIB := /usr/local/libMATLAB_DIR := /usr/local/MATLAB/R2014a

取消第5行的注释，即将 #USE_CUDNN=1 改为 USE_CUDNN=1；

如果使用本教程系列安装的，就不需要修改BLAS=atlas，如果是参考欧新宇的教程，安装了MKL，需要改成BLAS=mkl；

启用CUDNN，加注释: CPU_ONLY:=1 改成 # CPU_ONLY:=1；

配置路径，实现caffe对Python和Matlab接口的支持：

4. 编辑Makefile文件

如果openCV版本是2.4.x，此小节可以不再阅读

如果openCV版本3.0，还需要修改Makefile文件，实现对OpenCV 3.x的支持。

在Makefile文件中查找“Derive include and lib directories”一节，修改“LIBRARIES +=”的最后一行，增加opencv_imgcodecs，修改之后为：

LIBRARIES += opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

5. 编译caffe-master

依次执行下面的命令，编译caffe：

make all -jmake test -jmake runtest -j

runtest执行结束之后，如下图所示。这样子就说明安装成功了。

如何在windows下安装caffe

2.安装Visual Studio 2013；

3.如果与需要使用NVIDIA显卡的请安装Cuda和CuDNN，不需要可以不装；

4.将.\windows\CommonSettings.props.example 复制一份并修改为 .\windows\CommonSettings.props，然后打开做如下修改：

1）如果不使用GPU，不安装CUDA和CuDNN，将CpuOnlyBuild 改为 true ，并且 UseCuDNN 改为 false；

2）安装CuDNN的情况下，将CuDNND路径复制到CuDnnPath；

3）选择支持Python或者MATLAB接口，当然也可以两个都支持，设置PythonSupport或者MatlabSupport为true，同时将Python或者MATLAB路径分别粘过来PythonDir和MatlabDir。

第二步，编译

打开.\windows\Caffe.sln，编译Caffe/convert_imageset、caffe、libcaffe、convert_mnist_data等，可以根据提示和需要进行，生成的caffe.exe为训练与测试的主程序，convert_imageset为将训练和测试数据生成LMDB使用的程序。