Ubuntu16.04 安装caffe（纯CPU版）+ MNIST集实例测试

1.安装caffe依赖包，apt-get大法搞定：

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 libatlas-base-dev 
sudo apt-get install python-dev 
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2.下载caffe源码

仓库：git clone ​​https://github.com/BVLC/caffe.git​​ my_caffe

3.修改Makefile.config配置文件

cd my_caffe/

ps:配置为CPU版本，赞不支持GPU

cp Makefile.config.example Makefile.config

修改：
--- a/Makefile.config
+++ b/Makefile.config
@@ -5,7 +5,7 @@
 # USE_CUDNN := 1
 
 # CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
-# CPU_ONLY := 1
+CPU_ONLY := 1
 
 # uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
 # USE_OPENCV := 0
@@ -92,8 +92,8 @@ PYTHON_LIB := /usr/lib
 # WITH_PYTHON_LAYER := 1
 
 # Whatever else you find you need goes here.
-INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
-LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
+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/hdf5/serial

编译caffe：
make all
make test
make runtest

 

测试全部通过，说明caffe编译成功（默认支持C++接口）。
caffe编译成功（默认支持C++接口）。

4.配置支持python接口：(默认python2.7)

安装python相关依赖库

cd my_caffe

cat python/requirements.txt |xargs -l sudo pip2 install

可能会报scikit-image错误

make pycaffe

执行make pycaffe命令的时候，如果报错：fatalerror: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录

解决方法：

sudo apt-get install

配置python路径;
在.bashrc末尾添加：
export PYTHONPATH=/home/leon/work/ai/my_caffe/python:$PYTHONPATH

<strong>import caffe没报错，说明路径配置成功；</strong>

5、训练MNIST集

（1）获取MNIST数据

./data/mnist/get_mnist.sh

（2）将其转换成Lmdb数据库格式

./examples/mnist/create_mnist.sh

（3）训练网络

./examples/mnist/train_lenet.sh

 

训练完成

 

测试：

./build/tools/caffe.bin test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights  examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100

参数解释：

test：只做测试（前向传播计算），不更新参数(后向传播计算)

-model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt：指定模型描述文件

-weights  examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel ：指定模型预先训练好的权值文件

-iterations 100：测试迭代次数。测试数目为(iterations*batch_size)，batch_size在model prototxt中设定。

PS：本流程为caffe默认配置，支持了C++和Python 2.7接口，接下来想配置支持python3.6。caffe默认配置，支持了C++和Python 2.7接口，接下来想配置支持python3.6。