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  • x86 平台 Linux Ubuntu 20.04 系统 环境下 配置caffe环境 本次项目需要使用到caffe的框架,开发人脸识别的功能,最终要继承

    x86 平台 Linux Ubuntu 20.04 系统 环境下 配置caffe

    本次项目需要使用到caffe的框架,开发人脸识别的功能,最终要集成到arm平台的linux系统。我先拿x86平台的主机试试水,对caffe和linux一窍不通的我来说,属实遇到了不少大大小小的问题,好在前人的文章都有很好的总结,那么话不多说,开始caffe的环境搭建探索吧!

    caffe需要的依赖项

    caffe需要很多的依赖项才能运行,在编译caffe之前,需要及其所有依赖项,才能召唤caffe,那么我们就需要弄清需要哪些依赖项?我有哪些依赖项?怎么用起来这些依赖项?

    经过网上的总结,列出需要的依赖项如下:

    python3.5 / python2.7
    boost
    gflags
    glog
    leveldb
    lmdb
    protobuf
    hdf5
    snappy
    opencv
    

    怎么查看自己有哪些依赖项?输入指令查看:

    dpkg -l <name> #准确搜索
    dpkg -l | grep <name> #模糊搜索
    

    查看自己的主机上是否已经存在有的依赖项
    我的主机里有python3.8,其实有python3.8也可以按照,不是必须要2.7或者3.5,只要目录对了,有正确的依赖项就行。这个后面说。

    如果没有依赖项,使用apt-get来安装:
    安装opencv,boost,protobuf,leveldb,snappy,hdf5

    sudo apt-get install libopencv-dev libboost-all-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-dev protobuf-compiler
    

    安装blas库:

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

    一共需要安装:

    sudo apt-get install libopencv-dev libboost-all-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev  protobuf-compiler libhdf5-dev libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
    

    到这步,caffe的依赖项就基本安装好了

    下载caffe源码,修改Makefile

    进入到要下载的目录后:

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

    进入目录,拷贝Makefile配置文件

    cp Makefile.config.example Makefile.config
    

    Makefile.config.example是模板,每次使用时,复制一份Makefile.config,编译的时候会读取.config的内容
    根据依赖项所安装在的位置,修改Makefile里的内容:

    1. CPU_ONLY=1 前面的注释去掉
    2. GPU的前面都加上注释#
    3. 注释掉python2.7的PYTHON_INCLUDE
    4. 修改# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2) 这一句下面的:
     PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.8
     PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.8 \
                     /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include
    这里主要看自己的python目录,在usr/include和usr/lib的目录下找
    
    1. 修改OPENCV_VERSION=4
    2. 去掉WITH_PYTHON_LAYER前的注释
    3. 修改# Whatever else you find you need goes here. 这一句下面的
    INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial /usr/include/opencv4
    LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
    

    至此依赖项的目录都基本添加完成,如果后续有报错没找到文件,就去对应的目录下面确认,是什么原因:1.文件名不对;2.文件目录没添加;3.不存在该文件

    编译caffe以及遇到的问题

    输入指令,开始编译:

    sudo make all
    

    然后就慢慢等待报错吧~
    ERROR1:src/caffe/util/io.cpp,'CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE' 'CV_LOAD_IMAGE_COLOR' not declared in this scope.这个问题是SSD是用opencv2编写的,而opencv2于opencv4有较大的语法差别,所以这里添加两行代码,在报错的.cpp文件中:

    #define CV_LOAD_IMAGE_COLOR cv::IMREAD_COLOR
    #define CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE cv::IMREAD_GRAYSCALE
    这两行代码分别对应解决上面的两个报错,使用宏定义可以省去查找代码的位置,非常方便
    

    ERROR2:src/caffe/util/db.cpp #include "leveldb/db.h"头文件问题,首先去/usr/include目录下查找该头文件目录,没有找到,怀疑是没有装leveldb,重装:sudo apt-get install libleveldb-dev

    ERROR3:usr/bin/ld:cannot find -lhdf_serial_hl, cannot find -lboost_python3该报错是找不到对应的lib文件,对应着找不到hdf_serial_hl.soboost_python3.so文件。有三种可能:1.系统没有安装对应的lib;2.对应的lib版本不对;3.lib的symbolic link 不正确,没有连接到正确的函式库文件。
    先解决一下hdf_serial_hl的问题:判断在/usr/lib下相应的.so文件的软链接是否正确:

    cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
    find . -name "*hdf*_serial_hl.*" | xargs ls -l
    

    得出结果:
    在这里插入图片描述
    当时没有libhdf5_serial_hl.so文件。别的.so文件最终都指向libhdf5_serial_hl.so.100.1.1文件,创建一个软连接:

    sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.100.1.1.so libhdf_serial_hl.so
    

    继续找libboost_python3,找到了如下:
    在这里插入图片描述

    因为我在Makefile.config里面修改了python的目录为python3.8的目录,并且我主机的默认python版本是python3.8,所以在安装boost的时候就自动生成了libboost_python38这个文件,这里或许可以修改配置里的默认python版本,然后安装boost的时候就生成了对应python版本的libboost_python。实际上我所依赖的就是libboost_python38.so.1.71.0。

    创建软连接

    sudo ln -s libboost_python38.so.1.71.0 libboost_python3.so
    

    因为我之前是下载了python3.5,然后苦苦寻找libboost_python35.so这个文件,觉得要自己编译boost,后来放弃这个办法,觉得太麻烦,所以才发现原来修改caffe的Makefile.config的python目录就可以解决。

    解决完一个问题,就返回caffe目录继续编译,遇到一个问题解决一个问题。无非是这几种状况:

    1. 代码错误,由于版本的不同,只需要编辑一下代码
    2. 文件目录/文件名问题,可能是目录名不正确,文件名不正确,创建软连接即可,把文件目录添加进Makefile.config
    3. 文件不存在,apt-get 下载

    编译通过后验证caffe

    进入到caffe的目录下,执行命令行:

    sudo sh data/mnist/get_mnist.sh #下载mnist数据集
    sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh #将数据转换为leveldb格式
    
    #修改prototxt 修改为CPU版本
    #找到 #solver mode:CPU or GPU  改为:solver:CPU
    vim examples/mnist/lenet_solver.prototxt
    
    sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh #训练数据
    
    

    运行正确开始显示迭代次数和准确率。

    import caffe,caffe python的依赖库安装

    在python中使用caffe会以来很多库,在import caffe前,需要安装一些python工具的依赖项,需要用到pip3。安装pip3:

    sudo apt-get install python3-pip
    

    安装依赖:
    这里可以先更新一下pip源:参考这篇文章:pip换国内源

    cd caffe/python #进入到python目录
    sudo pip3 install -r requirements.txt #递归安装依赖库
    

    如果出现错误:“缺少caffe._caffe 模块”,要在caffe的目录下sudo make pycaffe再到caffe/python目录下运行python3,import caffe。就没有错误了。
    在这里插入图片描述
    至此,caffe在x86 Ubuntu20.04下配置caffe完成。我猜想如果在arm平台上,不是Ubuntu20.04也不是python3.8,可能要自己下载源码编译opencv,boost等库,到时候再整理一篇,海思3531芯片arm平台的caffe环境配置。

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  • Ubuntu18.04安装cpu版本pytorch

    千次阅读 2021-01-20 10:53:02
    Ubuntu18.04安装cpu版本pytorch 安装anaconda anaconda下载链接:https://www.anaconda.com/download/#linux 直接下载Linux下的(x86)版本,下载完成后将文件放入ubuntu的文件夹中 打开终端 cd进入anaconda...

    安装anaconda

    anaconda下载链接:https://www.anaconda.com/download/#linux

    在这里插入图片描述

    直接下载Linux下的(x86)版本,下载完成后将文件放入ubuntu的文件夹中

    1. 打开终端

    2. cd进入anaconda安装包的路径

    3. 输入bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh(注意看自己的文件名)

    4. 然后输入yes,不停按enter直到开始安装,停住就输入Yes就好

    5. 安装结束后

      conda --version  #查看版本
      conda upgrade --all         #更新可减少出错
      which python #查看python安装路径
      

    创建python虚拟环境

    1. 创建独立的Python环境,多个Python互相独立互不影响
    2. 虚拟环境中,可以在没有权限的情况下直接安装新套件
    3. 不同应用在不同的虚拟环境中可以使用不同的套件版本,并且升级套件不会影响其他应用,解决了不同应用间多版本的冲突问题。

    在这里插入图片描述

    1. 打开终端进入其base环境,输入python --version查看python版本。

    2. conda create -n visualpy python=3.8.5 指定python版本,创建一个名字为visualpy的虚拟环境

    3. 开始安装时遇到选择输入yes即可

    安装成功后,输入source activate visualpy激活创建的python虚拟环境

    若忘记了创建的环境名输入conda env list可查看所有环境名

    在这里插入图片描述

    创建成功后虚拟环境如上。

    在当前环境下可再安装一些的python安装包,安装时需要确认直接输入yes即可

    conda install requests
    
    pip install requests #两者选其一`
    

    若要测试是否安装成功,直接输入python进入python环境,再输入import requests,如下图即安装成功。

    在这里插入图片描述

    在Python虚拟环境中也可用pip或conda的命令。

    安装cpu版本的pytorch

    做完前面两步后可以开始安装pytorch了,安装方法很简单。

    1. source activate visualpy先进入虚拟环境
    2. 去pytorch官网生成对应的命令行直接输入安装即可

    pytorch官网

    如图

    在这里插入图片描述

    开始安装时遇到确认直接输入yes即可。

    人生不会总是一帆风顺的,安装也是如此,也许你会遇到这样的问题,装着装着某个安装包忽然不装跳过了,最后报了个这么个错误

    在这里插入图片描述

    遇到凡事先不要慌,先拿出手机发条朋友圈。

    这是由于pytorch下载源是国外的,下载速度太慢导致报错,所以将下载源换成国内的即可。

    #首先先添加清华的镜像源,依次输入以下命令
    
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
    
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
    
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
    
    conda config --set show_channel_urls yes 
    
    #1、快速创建channels配置文件的备份(保险起见)
    
    cp ~/.condarc{,.bak}
    
    #2、删除部分内容
    # 主要是删除此行: - defaults
    
    vim ~/.condarc 
    
    #修改后配置文件的内容如下:
    
    channels:  
    
       - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  
    
       - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
    
       - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
    
    show_channel_urls: true
    
    注意http后面没有s,要记得把s也删除,否则可能仍然安装不成功。
    
    修改保存后重启虚拟机,然后再次进入虚拟环境进行安装。
    

    在这里插入图片描述

    最后安装结果如上图即安装成功。

    参考文章:https://blog.csdn.net/better_boy/article/details/107064259

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  • Ubuntu安装Tensorflow CPU

    2018-11-06 16:40:33
    1 安装Python 2 安装pip 3 安装tensorflow 若python版本为2.7,则输入如下命令: sudo apt-get install python-pip python-dev ...若python版本为3.x,则输入如下命令: ...sudo apt-get install python3-pip python3...

    1 安装Python

    2 安装pip

    3 安装tensorflow

    若python版本为2.7,则输入如下命令:

    sudo apt-get install python-pip python-dev


    若python版本为3.x,则输入如下命令:

    sudo apt-get install python3-pip python3-dev
    展开全文
  • 安装好anaconda3 之前没有创建tensorflow虚拟环境直接就pip install tensorflow 或者conda install tensorflow报了一堆错误.... 然后创建tensorflow的虚拟环境 conda create -n tf ...接下来就是等待安装

    安装好anaconda3

    之前没有创建tensorflow虚拟环境直接就pip install tensorflow 或者conda install tensorflow报了一堆错误....

    然后创建tensorflow的虚拟环境

    conda create -n tf

    激活虚拟环境:

    conda activate tf
    

    用下面的也可以

    source activate tf

    安装tensorflow:

    conda install tensorflow
    

    接下来就是等待安装一堆工具包,输入y后开始下载:

    如果还不行?:;?直接在pycharm里面的terminal里面安装,它会自动帮你配置环境并下载

    依然是

    conda install tensorflow

     

    输入yes或y

    然后就开始下载相关的包了

    然后设置一下setting --> project Interpreter-->右边的齿轮添加并找到anaconda里面的python(我的路径是/home/wangwensong/anaconda3/bin/python) --> apply --> ok

    测试一下:

    import tensorflow as tf
    
    print(tf.__version__)

    成功!

    展开全文
  • ubuntu18.04安装caffe-cpu

    2019-04-08 22:36:35
    安装cpu版本 conda create -n caffe -c defaults python=3.6 caffe 若是安装gpu版本的,要使用 conda create -n caffe_gpu -c defaults python=3.6 caffe-gpu 遇到的一些小问题: python import caffe (caffe)wyh@...
  • Ubuntu18.04安装caffe cpu

    千次阅读 2019-07-25 10:51:17
    Ubuntu18.04安装caffe 1.安装caffe 1.1. 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-...
  • Ubuntu 16.04+pytorch(cpu版)

    千次阅读 2018-08-04 16:22:00
    这是我参考的原文,只是个别地方添加或修改。...ubuntu16.04+python3.6+pytorch(CPU版) 二、安装步骤 (一)安装anaconda 1.在 anaconda官网 选择 Python 3.6 version 下载,考虑到服务器在国外,下...
  • # 查看系统版本 cat /proc/version # 查看CPU信息 cat /proc/cpuinfo # 或者 lscpu
  • Ubuntu18.04安装caffe 1. 安装依赖包 首先更新 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装依赖包 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev ...
  • Ubuntu下安装Tensorflow(CPU)

    千次阅读 2017-12-22 13:42:05
    Ubuntu下安装Tensorflow(CPU) 一、更新为阿里云软件源,增加下载速度 (1)备份当前也就是默认官方的源列表 sudo cp /etc/apt/sources .list /etc/apt/sources .list .backup (2)删除sources....
  • 在使用Ubuntu时,我们可以使用top命令实时的对系统处理器的状态进行监视。 命令格式: top [-] [d] [p] [q] [c] [C] [S] [n] 参数解释: d: 指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来...
  • ubuntu安装CPU版tensorflow

    千次阅读 2019-04-06 16:16:57
    虚拟机VMware中的ubuntu18.04LTS 安装前提 需要先安装pip(python2对应pip)或者pip3(python3) 简易安装 打开终端输入以下命令即可 pip3 install tensorflow 要测试是否安装成功,可输入以下命令查看当前...
  • ubuntu14.04+caffe+cpu配置

    2017-09-11 10:01:34
    Ubuntu14.04系统下caffe的安装与配置过程,希望能帮到一些需要的人。我在安装的过程中遇到很多问题,个人建议Ubuntu系统用Ubuntu14.04版本。
  • Ubuntu16.04安装tensorflowCPU版本

    千次阅读 2019-01-23 11:23:34
    最后只好安装cpu版本,所以我觉得我的电脑也只能装tensorflow的cpu版本。 安装 安装很简单,pip install tensorflow即可。但是这有可能遇到问题,还有就是网速太慢,对于我这种急性子,跟它耗不起! ...
  • ubuntu 16.04安装cpu版本tensorflow

    千次阅读 2019-04-03 13:46:59
    因为自己电脑显卡不行,只能安装cpu版本的tensorflow.一下是一些过程. 首先安装好ubuntu16.04版本的系统(最好是ubuntu的14.04版本以上),ubuntu系统已经自带了python2.7,所以不需要再安装python了。(可以直接...
  • make all -j8 (-j8为可选参数,目的是为了加快编译过程,根据自己的cpu情况,可以选择-j4 -j2 或者不加) make test -j8 make runtest -j8 至此,出现以下结果,说明caffe安装成功 6 编译...
  • AMD CPU电脑装ubuntu系统/ubuntu黑屏

    千次阅读 2020-03-18 11:20:16
    AMD CPU电脑装ubuntu系统 环境 1. CPU:AMD 2700 2. 系统:ubuntu 19.1 ##安装步骤 1. 制作系统安装U盘 2. 启动电脑,根据自己的快捷进入启动选项,选择U盘启动,进入ubuntu安装选择界面; 3. 选择install ...
  • ubuntu14.04安装pytorch (CPU版)

    千次阅读 2018-05-28 17:23:40
    本人近期在自己的电脑上安装了pytorch,遇到了一些小问题,导致Ubuntu系统崩了,最后只能重装。所以记下来自己遇到的一些坑,希望能让其他人避免这些问题。  本人之前是通过pip安装的,结果在使用过程中老是提示...
  • Ubuntu环境下实现Yolo,CPU+GPU

    千次阅读 2019-07-04 22:05:11
    CPU:I5 GPU:NVIDIA 1050 初始系统Win10。 2. 环境配置: Ubuntu 19.1 由于YOLO框架 Darknet是基于CUDA,C++,最直接和方便的方式还是使用Linux系统来实现。(原作者也在官网声明了只在LInux和Mac系统中测试...
  • Ubuntu18.04安装caffe(cpu

    千次阅读 2018-11-05 21:26:52
    ubuntu14.04和16.04上配置caffe有很多坑,主要就是解决lib依赖库的问题,因为有好多包都不是最新的,不是一次update就可以解决的,本人linux安装过3个版本的14.04,16.04,18.04,其中18.04安装caffe最简单,一次...
  • Ubuntu16.04安装pytorch(CPU版)

    千次阅读 2019-06-27 19:34:15
    1.安装并配置anaconda 下载地址: ...conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch 完成后检验是否有错误: python import torch import torchvision 若没有报错则完成。
  • ubuntu16.04+cpu环境下的darknet+yolov3搭建

    千次阅读 2019-07-08 19:24:29
    前言: 此次yolov3搭建与程序实现是在ubuntu16.04+cpu的环境下实现的,本文主要介绍环境的搭建。欢迎持续关注系列文章。 参考博客: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ ...
  • ubuntu16.04 查看CPU是几核

    千次阅读 2019-02-26 17:45:07
    linux 下查看机器是cpu是几核的 几个cpu more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|uniq|wc -l 每个cpu是几核(假设cpu配置相同) more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|grep "0&...
  • 机器配置如下: 处理器: AMD Ryzen R7 2700X @ 3.7GHz, 8核心16线程 内存: 4*16 GB DDR4 2133MHz ...之前在这个机器上安装 Ubuntu18.04.1 x64 桌面版的时候,一直安装不上该机器的显卡驱动程序,不...
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