轻松实现自主掌控：Linux系统下的Caffe编译教程 (linux系统下自己编译caffe)

随着技术的飞速发展和应用的不断推广，深度学习作为其中的核心技术之一，在各个领域都得到了广泛的应用。而在深度学习的各项技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的模型是应用最广泛的模型之一。而在CNN模型的实现中，Caffe是应用最为广泛的一种开源深度学习框架之一。本文将介绍在Linux系统下如何编译Caffe框架，以帮助读者更好地了解和应用Caffe框架，轻松实现自主掌控。

一、环境准备

在编译Caffe框架之前，需要先安装好相应的依赖环境和库文件。本文以Ubuntu 16.04操作系统为例，具体的环境配置步骤如下：

1.安装CUDA和cuDNN：CUDA和cuDNN是Caffe运行所必须的库文件，需要先在官网下载安装包，然后按照如下顺序安装：

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb

$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-/7fa2af80.pub

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

2.安装依赖库文件：Caffe框架依赖于许多库文件，需要先安装这些库文件才能够编译安装Caffe。具体的库文件如下：

$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libjpeg62-dev libjpeg-dev libpng16-16 libpng-dev libtiff5-dev libtiff5 libtiff-dev libjasper1 libjasper-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev python-dev python-pip python-numpy python-skimage libopenblas-dev libmatio-dev libopenmpi-dev

3.更新系统库缓存：完成上述安装后，需要更新一下系统库缓存文件。

$ sudo ldconfig

二、下载Caffe源码

Caffe是一个Github项目，因此可以直接从Github下载源码。Caffe的Github地址是：https://github.com/BVLC/caffe。下载完成后，需要进入Caffe的主目录进行一些配置和构建。

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

$ cd caffe

三、配置和编译Caffe

配置Caffe需要使用cmake进行，具体的步骤如下：

1.创建build目录，并进入该目录：

$ mkdir build && cd build

2.执行cmake，生成Makefile文件：

$ cmake ..

3.进行编译，编译完成后可以进行系统安装：

$ make all -j8

$ make install

四、测试Caffe框架

在编译和安装完成之后，我们需要测试Caffe框架是否正常工作。可以使用一些自带的做法测试，其命令如下：

$ cd caffe

$ make runtest -j8

五、用Caffe实现图像分类

Caffe是一个强大的深度学习框架，可以用于各种图像分类和目标检测的任务。在配置和测试都完成后，我们可以使用Caffe来实现一个图像分类的任务。具体的步骤如下：

1.准备数据集：这里以Cifar-10数据集为例，数据集可以从http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html上下载。

2.生成数据列表和数据均值文件：

$ ROOTDIR=/path/to/cifar-10

$ cd $ROOTDIR

$ for x in trn test; do

$ for y in 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9; do

$ grep ^$y $ROOTDIR/$x.txt | sed “s/$/ $y/” >> $ROOTDIR/data/$x.txt

$ done

$ done

$ cd $THIS_DIR

$ ./examples/cifar10/create_cifar10.sh

$ ./examples/cifar10/compute_image_mean.bin ~/datasets/cifar10/ \

~/datasets/cifar10/mean.binaryproto

3.训练模型：使用训练指令进行训练：

$ cd $ROOTDIR

$ ../caffe/build/tools/caffe trn \

–solver=/path/to/solver.prototxt \

–weights=bvlc_alexnet.caffemodel \

–gpu=0 \

2>&1 | tee trn.log

4.测试模型：使用训练好的模型进行测试：

$ ./build/tools/caffe test \

–model=/path/to/deploy.prototxt \

–weights=/path/to/caffemodel \

–iterations=100 \

–gpu=0

结语

相关问题拓展阅读：

• 深度学习工具caffe在windows上的性能表现真的没有在Linux上好吗

深度学习工具caffe在windows上的性能表现真的没有在Linux上好吗

个人感觉不友散会有啥本质差别。 如果有差别的话友卖，那基本上就可能是： (1) 你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。 (2) 你用的编译器优化能力好告逗不同。不过现代编译器其实对于caffe这样运算逻辑比较简单…

关于linux系统下自己编译caffe的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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