安裝配置Ubuntu14.04+Caffe
(+OpenCV+Python+CPU-only) 記錄
【作者：Wu Ping。時間：20180428。】
本人已經安裝很多次的Caffe了：從開始的初探到出現問題的重新安裝，或者電腦系統重裝后的再次安裝，或者因為不同的電腦版本、不同的Ubuntu版本、軟件的不同安裝方式等等原因，每一次安裝都會有不同的“不順利經歷”，順次解決問題即可。雖然遇到的問題不盡相同，但是總體流程基本相同。
“安裝過程，因為平台不同、設備不同、操作者不同，會遇到各種奇怪的問題和報錯信息，請善用Caffe官網的Issues和caffe-user論壇,以及Google和Baidu。參考本指南，請下載最新版caffe-master，新版本很多文件已經變更。”
一、目錄
（1）Linux系統：Ubuntu 14.04 （64位）【這里安裝教程略】
（2）安裝開發所需要的一些基本包及安裝caffe依賴項
（3）安裝ATLAS for Ubuntu
（4）安裝OpenCV
（5）編譯Caffe
（6）測試Caffe是否安裝成功
（7）配置Pycaffe
（8）測試Pycaffe接口是否配置成功
二、安裝包准備（下載）
（1）Ubuntu 14.04下載網址：http://www.ubuntu.com/download/desktop 。
（2）OpenCV下載地址：1官網上下載https://opencv.org/releases.html 。2從sourceforge上http://jaist.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.10/opencv-2.4.10.zip 。
（3） Caffe下載地址：https://github.com/BVLC/caffe 。
三、開始安裝【圖文說明】
（1）Linux系統：Ubuntu 14.04 （64位）【略】
（2）安裝開發所需要的一些基本包及安裝caffe依賴項。
首先，安裝開發所需要的一些基本包：sudo apt-get install build-essential。如果出現essential包不可用的情況，可以執行下列命令解決：sudo apt-get update。
接着，安裝其他依賴項Ubuntu14.04用戶執行： sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencvdev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdbdev protobuf-compiler
如果后面安裝caffe出現“沒有什么文件或者找不到什么目錄”：make all。則sudo apt-get update,再繼續單獨執行找不到的那個相應文件。比如：
# sudo apt-get install libatlas-base-dev
# sudo apt-get install libprotobuf-dev
# sudo apt-get install libleveldb-dev
# sudo apt-get install libsnappy-dev
（3）安裝ATLAS for Ubuntu
執行命令:sudo apt-get install libatlas-base-dev。注：ATLAS, MKL,或OpenBLAS都可以，我這里選擇安裝ATLAS。安裝atlas簡單易行。
（4）安裝OpenCV
第一種方法（之前成功安裝，這次安裝沒成功，不知道何因）：這個盡量不要手動安裝， Github上有人已經寫好了完整的安裝腳本：
https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV。下載該腳本，解壓".zip"文件，
1安裝2.4.10 (推薦)：https://gist.github.com/bearpaw/c38ef18ec45ba6548ec0
1. 下載安裝腳本 https://github.com/bearpaw/Install-OpenCV
2. 進入目錄: Install-OpenCV/Ubuntu/2.4
進行Ubuntu/2.4目錄，對所有腳本增加可執行權限：sudo chmod +x *.sh
3. 安裝依賴項: # Install-OpenCV/Ubuntu
# sh ./dependencies.sh
4. 執行腳本 sh /2.4/opencv2_4_10.sh 或者 sh /2.4/opencv2_4_9.sh
即一：
$ git clone https://github.com/bearpaw/Install-OpenCV
$ cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4
$ sh ./opencv2_4_10.sh
編譯過程很慢，中間我還報過一次錯，不得不重新來了一次。如果覺得難度不夠的話，可以選擇官網的安裝包：http://opencv.org/，我這里是根據大神編譯過的版本進行安裝的。
即二：
# cd caffe
# sudo git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV
# cd Install-OpenCV/Ubuntu
# sudo sh dependencies.sh
# cd 2.4
# sudo sh opencv2_4_10.sh
2安裝2.4.9（不推薦）
這塊兒時間比較長，保證網絡連接，需要聯網下載安裝包，大概三十分鍾，記不清了。。
第二種方法（手動安裝，這次成功了。）詳見附《ubuntu14.04中安裝opencv2.4.10》。
（5）編譯Caffe
上述基本環境准備好后，下載：https://github.com/BVLC/caffe后，進入caffe目錄，復制一份Makefile.config 命令：cp Makefile.config.example Makefile.config。
然后，根據自己環境修改相應內容：
1 取消 CPU_ONLY := 1前面的注釋。
2. cuda 安裝路徑改為自己的路徑 ： CUDA_DIR := /usr/local/cuda-6.5
3. 配置路徑：實現caffe對python和matlab接口的支持。
這里僅僅在CPU下配置環境所以只修改 CPU_ONLY := 1。
接下來就可以編譯Caffe：
1，sudo make all -j2
2，sudo make test
3，sudo make runtest
Make all 后的截圖如下：
Make test后的截圖如下：
Make runtest后的截圖如下：
（6）測試Caffe是否安裝成功
以mnist的為例，檢驗caffe是否裝成功，以下命令都在CAFFE根目錄下運行：
1.准備數據
sh ./data/mnist/get_mnist.sh
sh ./examples/mnist/create_mnist.sh
2.訓練模型：
sh ./examples/mnist/train_lenet.sh
需要修改sudo vi lenet_solver.prototxt 先進入命令模式，使用a進入編輯模式，修改完之后，使用esc退出編輯模式，進入末行模式，再使用“:wq”保存修改並退出(“:q!”為退出但不保存修改)：
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: CPU
3.測試模型：
sh ./examples/mnist/test_lenet.sh
新建test_lenet.sh：
1. #！/usr/bin/env
2. "空行"
3.
./build/tools/caffe test model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel iterations 100
（7）配置Pycaffe
第一步：安裝Python-caffe接口的依賴包。
第一種方法（直接執行安裝requirement里面的包，沒成功）。確保前面的：1，sudo make all -j2；2，sudo make test；3，sudo make runtest等不出錯，如果某一行報錯之后想要重試，建議先make clean再重新開始。更新安裝依賴。
cd caffe
cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip install
確定使用的是anaconda提供的python環境，然后進入caffe/python, 執行下列命令，
確保pip已經安裝
sudo apt-get install python-pip
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done #python運行需要的庫。
再次回到caffe根目錄我們可以執行：
在caffe根目錄的python文件夾下，有一個requirements.txt的清單文件，上面列出了需要的依賴庫，按照這個清單安裝就可以了。
在安裝scipy庫的時候，需要fortran編譯器（gfortran)，如果沒有這個編譯器就會報錯，因此，我們可以先安裝一下。
回到caffe的根目錄，然后執行安裝代碼：
cd ~/caffe
sudo apt-get install gfortran
cd ./python
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
安裝完成以后，再次回到caffe根目錄我們可以執行：
sudo pip install -r python/requirements.txt
就會看到，安裝成功的，都會顯示Requirement already satisfied, 沒有安裝成功的，會繼續安裝。
第二種方法（直接安裝，這次成功）。按照Requirement.txt里面的手動安裝，執行如下命令：
sudo apt-get install Cython python-numpy python-scipy python-skimage python-matplotlib ipython python-h5py python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags python-protobuf python-gflags python-yaml
sudo apt-get install python-sklearn protobuf-c-compiler protobuf-compiler
make pycaffe 出現問題如下：
因為存在低版本的，所以總是報錯，本人預想卸載低版本的后再升級，而后通過下方法也可以實現：
sudo pip install six --upgrade --target="/usr/lib/python2.7/dist-packages"
類似的：
sudo pip install leveldb --upgrade --target="/usr/lib/python2.7/dist-packages"
第二步：加入PythonPath。
第一種方法：添加~/caffe/python到$PYTHONPATH。
$ gedit ~/.bashrc #vim 或者gedit，打開bashrc
export PYTHONPATH=/home/usrname/caffe/python:$PYTHONPATH #添加到文件最后，本人是export PYTHONPATH=/home/wp/caffe/python:$PYTHONPATH。
$ source ~/.bashrc #使更改生效。這樣，在其他地方打開python，也可以import caffe了。
第二種方法：添加~/caffe/python到$PYTHONPATH。
$ sudo gedit /etc/profile
用sudo,只用gedit /etc/profile修改后無法保存
# 末尾添加： export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH
我的是：export PYTHONPATH=/home/wp/CAFEE/caffemaster/python:$PYTHONPATH
#export PYTHONPATH=自己caffe文件夾下的python路徑，一定要是自己的路徑！！！
# 用完整路徑，不要用~
$ source /etc/profile #使之生效
（8）測試Pycaffe接口是否配置成功
編譯python接口：$ make pycaffe -j8
度娘，有說這么就是配置好了，也有說這么不是配置好的，是依賴項沒有裝全。本人記得之前配置過，貌似也不是這樣子的，幾經五六次的重新【配置加解決問題都是這樣的結果，無可奈何不影響用就行了，繼續。
運行python，進入caffe/python ，運行
$ python2.7
Python 2.7.12 (default, Jul 1 2016, 15:12:24)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import caffe
>>>
測試1，任意路徑下執行：
[code]$ python
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import caffe
>>>
測試2：
wp@ubuntu:~$ ipython
Python 2.7.6 (default, Oct 26 2016, 20:30:19)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 1.2.1 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]: import caffe
In [2]:
輸入python，如果顯示如紅框所示，說明當前python是系統默認的python。 說明剛才添加的環境變量沒有起作用，需要用命令激活：source .bashrc 如果顯示如藍框所示，說明當前python用的是Anaconda里的python。安裝成功！例如結果：
附錄：
具體地，在《ubuntu14.04中安裝opencv2.4.10》。
安裝索引：
第一部分---安裝
1. 下載源碼2.4.10
2. 解壓 $unzip opencv-2.4.10.zip
3. 創建release目錄
$cd opencv-2.4.9
$mkdir release
4. 裝依賴包（網查教程）
5. 進release文件夾
$cd release
6. 編譯安裝（耗時有點長哦）
$cmake
$make all
$make install
第二部分---測試是否安裝成功
1. 建立一個test.cpp文件
2. 寫一個cmake的makefile（CMakeLists.txt）
3. 編譯+運行+例子測試
上述可參考https://blog.csdn.net/wb4916/article/details/54021717。
具體實現圖文過程：
1. 先下載OpenCV的源碼。從sourceforge上 http://jaist.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.10/opencv-2.4.10.zip 。或者官網上下載https://opencv.org/releases.html 。
2. 解壓到任意目錄。
終端命令$ unzip opencv-2.4.10.zip，或者直接提取。
3. 進入源碼目錄，創建release目錄
$ cd opencv-2.4.10
$ mkdir release
4. 可以看到在OpenCV目錄下，有個CMakeLists.txt文件，需要事先安裝一些軟件
$ sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
5. 進入release目錄，安裝OpenCV是所有的文件都會被放到這個release目錄下
$ cd release
6. cmake編譯OpenCV源碼，安裝所有的lib文件都會被安裝到/usr/local目錄下
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
檢查一下：wp@wp-ms-7519:~/opencv-2.4.10/release$ cmake --version
cmake version 2.8.12.2
7. 安裝
$ sudo make install
8. 測試，在某個目錄下建立一個test.cpp文件
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char* argv[])
{
Mat image;
image = imread(argv[1], 1);
if (argc != 2 || !image.data)
{
printf("No image data\n");
return -1;
}
namedWindow("Display Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Display Image", image);
waitKey(0);
return 0;
}
9. 寫一個cmake的makefile，也叫CMakeLists.txt
project(test)
find_package(OpenCV REQUIRED)
add_executable(test test)
target_link_libraries(test ${OpenCV_LIBS})
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
10. 編譯+運行
（請注意camke的后面還有一個點）
cmake .
make
這樣就得到了一個可執行文件test。
11. 找一張xx.jpg圖片做個測試，注意要和上面那個test可執行文件放在同一目錄下面,這里名字取的是test.jpg。
12. 在可執行文件下執行$ ./test test.jpg。 如果能看到照片，那就表示成功。
