当先锋百科网

首页 1 2 3 4 5 6 7

caffe2 安装

                           转载：http://blog.csdn.net/yan_joy/article/details/70241319



                    Caffe2 中基本计算单元之一是 Operators。每个 Operator 包含给定适当数量和类型的输入和参数来计算输出所需的逻辑。Caffe 和 Caffe2 功能的总体差异如下图所示：

                    caffe2 
                    看到这段话，是不是更觉得像是tensorflow了？之前layer的概念被弱化，数据与操作完全分开，不就是tensorflow里面需要定义的tf.matmul和tf.Variable这类吗？ 
其次提出的workspace概念很像是tf中的Session：

       # Create the input data
       data = np.random.rand(, ).astype(np.float32)

       # Create labels for the data as integers [0, 9].
       label = (np.random.rand() * ).astype(np.int32)

       workspace.FeedBlob("data", data)
       workspace.FeedBlob("label", label)

       # Create model using a model helper
       m = cnn.CNNModelHelper(name="my first net")
       fc_1 = m.FC("data", "fc1", dim_in=, dim_out=)
  
pred = m.Sigmoid(fc_1, "pred")
[softmax, loss] = m.SoftmaxWithLoss([pred, "label"], ["softmax", "loss"])
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14

网络的编写也向tf靠拢了（学了点tf还是有点用的）。

最后还要说一点就是对python的支持大大增强了，当然这也是深度学习的趋势。

安装

4.18发布的版本号为v0.7.0，官网上的安装教程比较详细，也比较好操作Install。

依赖库

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      build-essential \
      cmake \
      git \
      libgoogle-glog-dev \
      libprotobuf-dev \
      protobuf-compiler \
      python-dev \
      python-pip                          
sudo pip install numpy protobuf
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12

GPU支持

这一部分主要是CUDA与cuDNN，在之前的博客中有讲到过。

可选库

# for both Ubuntu 14.04 and 16.04
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      libgtest-dev \
      libiomp-dev \
      libleveldb-dev \
      liblmdb-dev \
      libopencv-dev \
      libopenmpi-dev \
      libsnappy-dev \
      openmpi-bin \
      openmpi-doc \
      python-pydot
sudo pip install \
      flask \
      graphviz \
      hypothesis \
      jupyter \
      matplotlib \
      pydot python-nvd3 \
      pyyaml \
      requests \
      scikit-image \
      scipy \
      setuptools \
      tornado
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 针对Ubuntu 14.04：
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2
  • 1
  • 针对Ubuntu 16.04：
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev
  • 1
  • 2

Clone & Build

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git && cd caffe2
make && cd build && sudo make install
python -c 'from caffe2.python import core' >/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
  • 1
  • 2
  • 3

这一步在我这边很慢，clone的速度大概只有几十kb，而且中途也出现了错误。如果选择用zip打包下载，就会出现caffe2/third_party/目录中第三方包缺失的情况，这时还要自己手动下载。

GPU测试可以执行：

python -m caffe2.python.operator_test.relu_op_test
  • 1

这步安装完成之后，会在/usr/local/caffe2、/home/user/caffe2/build（你的build路径）路径生成caffe2的python文件，在/usr/local/lib路径生成库文件。

设置环境变量

设置正确的话，执行命令会有#后这样的输出

echo $PYTHONPATH
# export PYTHONPATH=/usr/local:$PYTHONPATH
# export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ubuntu/caffe2/build
echo $LD_LIBRARY_PATH
# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

具体设置更改对应shell的配置文件，一般来说

sudo vim /etc/profile
  • 1

在最后加上

export PYTHONPATH=/usr/local:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ubuntu/caffe2/build
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  • 1
  • 2
  • 3

就可以了。

总结

目前caffe2还不是很成熟，某些文档也还不齐，安装也可以不用很着急，熟悉一下操作就好。mask-rcnn不就应该就会在这上面放出源码，可以稍稍再期待一下。