英文好的請直接參考官方安裝文檔:Ubantu14.04下的源碼編譯。
Caffe2的安裝相比以前Caffe一代的安裝,簡直有點一鍵裝機的感覺,下面簡單總結下Caffe2的安裝。
環境:Ubantu14.04
安裝步驟:
1.依賴庫安裝
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
2.GPU庫安裝(可選)
a.CUDA安裝
sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb" sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
b.cuDNN 5.1安裝
CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz" wget ${CUDNN_URL} sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig
3.其它依賴(可選)
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ libgtest-dev \ libiomp-dev \ libleveldb-dev \ liblmdb-dev \ libopencv-dev \ libopenmpi-dev \ libsnappy-dev \ openmpi-bin \ openmpi-doc \ python-pydot sudo pip install \ flask \ graphviz \ hypothesis \ jupyter \ matplotlib \ pydot python-nvd3 \ pyyaml \ requests \ scikit-image \ scipy \ setuptools \ tornado
4.下載和編譯
git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git && cd caffe2 make && cd build && sudo make install
5.測試是否安裝成功
python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
如果成功,顯示Success,恭喜安裝成功;否則顯示Failure。如果失敗則可能是Python環境變量甚至問題,具體可在文件~/.bashrc(可使用 gedit或vim打開)中添加Python的環境變量代碼,然后重啟下終端,如下所示:
export PYTHONPATH=/usr/local:$PYTHONPATH export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ubuntu/caffe2/build export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
整個過程一般沒什么問題,看來Caffe2確實已經比較接近產品級開發的使用了。