• pycaffe 配置



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    本文将继续接着上一篇博客(Ubuntu14.04 安装CUDA7.5 + Caffe + cuDNN),讲述如何配置pycaffe,以及运行rbgirshick提供的py-faster-cnn代码,先上图:

    caffetest

    1 基本依赖项

    首先安装一些依赖项:

    $ sudo apt-get install python-skimage python-protobuf python-yaml
    $ sudo pip install easydict

    2 OpenCV

    在编译过程中使用前文的OpenCV编译方式,后面在编译时出现了链接opencv的bug,推荐使用下面的方法:Ubuntu 15.10 OpenCV 3.1 Installation Guide

    opencv下载链接:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/ ,本人下载的是3.1.0版本。

    下载完成后,解压并创建build文件夹:

    $ mkdir build
    $ cd build/
    $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
    $ make

    安装:

    $ sudo make install
    $ sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
    $ sudo ldconfig
    $ sudo apt-get update

    3 环境变量

    编译完成后,需要添一些环境变量:

    $ export PYTHONPATH=${HOME}/caffe/python:$PYTHONPATH
    $ export MATLABPATH=${HOME}/caffe/matlab:$MATLABPATH 
    $ export LD_LIBRARY_PATH=${HOME}/caffe/build/lib:$LD_LIBRARY_PATH
    $ export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
    $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/:$LD_LIBRARY_PATH

    (其中第二行是配置matcaffe的,如果没有安装matlab就不要输入。)

    不要直接在终端里输入,看到一篇帖子说,这种在终端里输入的方式,是暂时性的,当你关闭输入的那个终端窗口或者reboot后,设置的环境变量就没了,所以,建议把这些环境变量添加到/etc/profile文件的末尾:

    $ sudo vi /etc/profile

    添加完成后,输入

    source /etc/profile

    建议重启(reboot),然后检查一下环境变量:

    $ echo $PYTHONPATH

    4 修改Makefile.config

    提供本人的Makefile.config的文件:yhlleo/caffe.Makefile.config

    如果没有安装matlab,请把MATLAB_LIB保持注释状态。

    matlab 2014a的安装方法可以参照:Ubuntu14.04安装Matlab2014a

    5 编译pycaffe

    $ cd ~/caffe/
    $ sudo make clean 
    $ sudo make all -j8
    $ sudo make test -j8
    $ sudo make runtest -j8
    $ sudo make pycaffe -j8

    如果编译出现make: Nothing to be done for 'pycaffe',就使用命令sudo make clean

    编译有没有问题最简单的测试方法,就是在终端中依次输入:

    $ python
    >>>import caffe

    如果提示没找到caffe模块,就说明没安装好,仔细检查是哪里出问题。

    6 测试py-faster-rcnn

    下载rbgirshick提供的开源代码:rbgirshick/py-faster-rcnn

    其中的README.md,对于如何下载代码、数据以及运行测试demo讲述的比较清晰,就不累述。

    下载数据,运行./tools/demo.py后,就可以得到一组检测结果图片(开篇给出的图片,是在sublime中编译执行的结果)。

    祝好运~~

    源自本人博客网站:yhl’s blog

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hehehaha/p/6332142.html
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