手把手教你搭建caffe及手寫數字識別(Ubuntu下且附mac、純通俗教程)
手把手教你搭建caffe及手寫數字識別
作者:七月線上課程助教團隊,驍哲、小蔡、李偉、July
時間:二零一六年十一月九日
交流:深度學習實戰交流Q群 472899334,有問題可以加此群共同交流。另探究實驗背後原理,請參看此課程:深度學習線上班。
一、前言
在前面的教程中,我們搭建了tensorflow、torch,教程釋出後,大家的問題少了非常多。但另一大框架caffe的問題則也不少,加之caffe也是深度學習線上班要講的三大框架之一,因此,我們再把caffe的搭建完整走一遍,手把手且全程命令提示。本教程參考github:https://github.com/BVLC/caffe、及《21天實戰caffe》P28頁Ubuntu環境準備。
另,筆者的安裝環境是Ubuntu14.04、CUDA8.0、cudnn5.1、OpenCV、GTX1070。關於這些的搭建可以參看“flappy bird“”及“Tensorflow學梵高作畫”裡面的安裝教程。
二、 安裝依賴項
更新源
sudo apt-get update
參考官網頁面地址:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html
安裝命令:
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
特別提示:ubuntu命令列裡按住ctrl+shift+c是複製,ctrl+shift+v是貼上
三、 相關安裝
安裝git命令:
sudo apt-get install git
安裝BLAS命令:
sudo apt-get install libatlas-base-dev
安裝pycaffe介面所需的依賴項:
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython
安裝其他依賴專案:
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
四、 Caffe相關操作
下載caffe:
sudo git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
進入caffe:
cd caffe
配置Makefile.config檔案:
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config
修改Makefile.config:
sudo vi Makefile.config
筆者這裡使用cudnn,所以將第四行
# USE_CUDNN := 1 前面的#刪掉變為
USE_CUDNN := 1
示意圖:
編譯caffe:
依次執行如下命令
sudo make all -j16
sudo make test -j16
sudo make runtest -j16
五、 編譯Python用到的caffe檔案
編譯caffe:
執行如下命令
make pycaffe -j16
六、 驗證
cd python
python
import caffe
不報錯就表明安裝成功了!
七、基於caffe的手寫數字識別
官方github地址:
https://github.com/BVLC/caffe
cd /caffe/caffe
1.下載資料
./data/mnist/get_mnist.sh
2.轉化為lmdb格式
./examples/mnist/create_mnist.sh
3.訓練資料
./examples/mnist/train_lenet.sh
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