Ubuntu Anaconda3 环境下安装caffe

安装Python环境

本人环境为Anaconda3 ，可参照 https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/86571198 完成安装Python2.7环境安装与多Python环境切换。

安装依赖包

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

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

sudo apt-get install git cmake build-essential

安装显卡驱动与CUDA 、cuDNN

请参照 https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/80951148 进行CUDA 、cuDNN进行安装。

安装protoc

命令 whereis protoc可以查看哪些路径下安装了protoc
命令which protoc可以查看默认选用protoc的路径
命令 protoc --version可以查看当前protoc版本

安装protobuf2.6.1

下载文件
https://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.6.1/protobuf-2.6.1.tar.gz
解压安装

tar -zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz
sudo apt-get install build-essential
cd protobuf-2.6.1/
./configure
make
make check
sudo make install

指定protoc的版本

在Makefile 中修改这两句：
我的protobuf路径为/usr/local/bin/protoc

$(Q)protoc --proto_path=$(PROTO_SRC_DIR) --cpp_out=$(PROTO_BUILD_DIR) $<
$(Q)protoc --proto_path=src --python_out=python $<
为
$(Q)/usr/local/bin/protoc --proto_path=$(PROTO_SRC_DIR) --cpp_out=$(PROTO_BUILD_DIR) $<
$(Q)/usr/local/bin/protoc --proto_path=src --python_out=python $<

即把开头的"protoc"补全路径即可 (/usr/bin/protoc即为自己向指定给的版本路径)
注：这种修改不会影响系统默认的protoc版本，只会在caffe编译的时候调用相应的proto版本

安装 caffe

首先在你要安装的路径下 clone ：

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

进入 caffe ，将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ，也可以在 caffe 目录下直接调用以下命令完成复制操作 ：

cd caffe
sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

复制一份的原因是编译 caffe 时需要的是 Makefile.config 文件，而Makefile.config.example 只是caffe 给出的配置文件例子，不能用来编译 caffe。

然后修改 Makefile.config 文件，在 caffe 目录下打开该文件：

sudo gedit Makefile.config

修改 Makefile.config 文件内容：

1. 应用 cudnn

    #将
    #USE_CUDNN := 1
    #修改成： 
    USE_CUDNN := 1

2. 应用 opencv 版本

    #将
    #OPENCV_VERSION := 3 
    #修改为： 
    OPENCV_VERSION := 3

3. 使用 python 接口

	#将
	#WITH_PYTHON_LAYER := 1 
	 #修改为 
	WITH_PYTHON_LAYER := 1

4. 修改 python 路径

   修改PYTHON_INCLUDE、PYTHON_LIB路径
   本人安装的是Anaconda3多Python版本切换，python2.7 目录为：/home/hylink/anaconda3/envs/python27
   
   再修改INCLUDE_DIRS、LIBRARY_DIRS 路径

   INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
   LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 
   修改为： 
   INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
   LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial     
   

5. 修改 caffe 目录下的 Makefile 文件

   #将：
   NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)
   #替换为：
   NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
   

   #将：
   LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
   #改为：
   LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
   

6. 开始编译
   make all -j8

   编译出现问题1：

   NVCC src/caffe/layers/bnll_layer.cu  
   nvcc fatal   : Unsupported gpu architecture 'compute_20'  
   Makefile:594: recipe for target '.build_release/cuda/src/caffe/layers/bnll_layer.o' failed  
   make: *** [.build_release/cuda/src/caffe/layers/bnll_layer.o] Error 1  
   make: *** Waiting for unfinished jobs....  
   

   仔细查看了一下 Makefile.config 中 CUDA_ARCH 设置未按规定设置：

   # CUDA architecture setting: going with all of them.  
   # For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.  
   # For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.  
   # For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.  
   CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20   
               -gencode arch=compute_20,code=sm_21   
               -gencode arch=compute_30,code=sm_30   
               -gencode arch=compute_35,code=sm_35   
               -gencode arch=compute_50,code=sm_50   
               -gencode arch=compute_52,code=sm_52   
               -gencode arch=compute_60,code=sm_60   
               -gencode arch=compute_61,code=sm_61   
               -gencode arch=compute_61,code=compute_61
   

   因为我装的是CUDA9.0所以把下面这两行删除就可以了

   -gencode arch=compute_20,code=sm_20   
   -gencode arch=compute_20,code=sm_21 
   

   编译出现问题2：

   error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!
   错误的解决方式很简单，就是安装低版本gcc和g++，并创建链接或更改gcc各版本的优先级。
   此处为以后考虑安装了gcc-6和g+±6,大家可以自行决定版本，只要比错误中提到的支持上限小就没问题

   sudo apt-get install gcc-6
   sudo apt-get install g++-6	
   

   然后执行

   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10	
   

   编译出现问题3：

   error while loading shared libraries: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file
error while loading shared libraries: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file

   解决方法

   sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart.so.9.0 /usr/local/lib/libcudart.so.9.0 && sudo ldconfig
   sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcublas.so.9.0 /usr/local/lib/libcublas.so.9.0 && sudo ldconfig
   sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcurand.so.9.0 /usr/local/lib/libcurand.so.9.0 && sudo ldconfig
   sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn.so.7 /usr/local/lib/libcudnn.so.7 && sudo ldconfig
   

编译成功后可运行测试：
sudo make runtest -j8

安装 pycaffe

首先编译 pycaffe :

cd caffe
sudo make pycaffe -j8

编译 pycaffe 成功后，验证一下是否可以在 python 中导入 caffe 包，首先进入 python 环境：

python

然后导入 caffe :

>>> import caffe

错误1：
ModuleNotFoundError: No module named 'caffe._caffe'
正确编译 pycaffe后，会在caffe/python/caffe目录下生成_caffe.so的文件
解决方式一：
每次在程序里加一句 sys.path.append('path to cafferoot/python')
例如：sys.path.append('/home/hylink/eclipse-workspace/caffe/python')
解决方式二：

sudo gedit ~/.bashrc
export PYTHONPATH=/home/hylink/eclipse-workspace/caffe/python:$PYTHONPATH
source~/.bashrc

至此caffe环境安装完成。