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  • 由于本机是window10系统,所以想尝试caffe就在自己电脑上整了一个虚拟机(详情可见:win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统),然后昨天在自己虚拟机上配置了一个caffe...



          由于本机是window10系统,所以想尝试caffe就在自己电脑上整了一个虚拟机(详情可见:win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统),然后昨天在自己虚拟机上配置了一个caffe环境。

          其中,只是尝试着搭建了一个CPU版本的caffe,Ubuntu16.04中自带了python 2.7。

          在安装的过程中,真的会出现各种各样的报错,但是...

          感慨天朝的实力... 每一个bug都能搜索到如何解,所以...  不要担心,百度、谷歌一起教你装caffe。


    ——————————————————————————————————————————————


    本篇内容为两个:caffe安装流程+报错举例

          一、caffe安装流程:安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe

          二、报错举例:linux系统的报错问题、caffe报错问题、python报错问题、虚拟机问题


    —————————————————————————————————


    一、caffe安装流程


          caffe安装流程:安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe


          1、安装依赖


    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 libhdf5-serial-dev
     


          2、配置python


          一般linux都自带python,看看python版本:python2.7 --version

          之后还要执行:

    sudo apt-get install python-dev
          加载之后:

    sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
          以上所有sudo apt-get在什么文件夹下输入都无所谓


          3、配置caffe


          把CAFFE的源代码下载下来: 

    git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
    如果没有git,还需要安装git:

    apt-get install git


          下载完成之后,进入CAFFE文件夹, 进入里面的PYTHON文件夹,然后输入

    for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

          如何寻找到linux的caffe的路径呢?

          貌似直接cd caffe/python一般就能够直接转给去


          pip没有安装,还需要安装pip或者easy_install(先修改环境,再sudo):

          修改python的环境变量:export PATH="$PATH:/usr/local/bin/ python

    sudo apt install python-pip

          更新pip:pip install -U pip 


    4、配置caffe的makefile文件


          到CAFFE文件夹, 使用模板写个Makefile.config
    cp Makefile.config.example Makefile.config
          -因为CPU MODE, 所以在CPU_ONLY := 1前面的#要去掉.
          -两个路径要改成这样:(添加后面的两个hdf5的路径, 否则编译时报hdf5错误)
    # Whatever else you find you need goes here.
    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

          (注意:/usr之前有一个“空格”,而且这个是在makefile中进行修改)


          设置好文档名称之后,就要设置make:

    make pycaffe
    make all
    make test
    make runtest

          个make默认是用CPU单核运算,如果想要快一点, 比如我想使用四核, 在make后面加上-j4标签.

          如果上面4行某一行报错之后想要重试,建议先make clean再重新开始.


          出现的问题:不能修改文件内容,那么可以用:

    sudo gedit Makefile.config 

    报错:

    make: *** No rule to make target 'pycaffe'.  Stop.

    需要make clean一下,才能再次make all ,同时cd随便哪个目录都行



    5、配置python caffe


          make之后,需要设置一下环境变量:

    export PYTHONPATH=/caffe/python:$PYTHONPATH

          去到CAFFE文件夹里面的python文件夹, 把当前路径记录下来(pwd).注意是cd caffe里面python文件夹下,才行,不然直接调用会报错

          接下来就可以打开python,然后:

     import caffe
           import之后如果没报错,就是完全安装好了。

          当然,报错无数...本节主要内容可参考博客:Ubuntu 16.04上安装Caffe(CPU only)

    —————————————————————————————————


    二、报错举例


          报错举例:linux系统的报错问题、caffe报错问题、python报错问题、虚拟机问题


          1、linux系统的报错问题


          (1)报错:E: Unable to locate package lib

          解决:apt-get update


          (2)报错: 无法获得锁 /var/lib/apt/lists/lock - open (11 资源临时不可用)


          一般都是有其他apt在使用,需要吊销:


    1、找出apt-get进程(下载进程)
    一般ubu里面都会出现的吧,因为刚刚开始系统,系统后台都会默认帮你预装什么东西
    查找进程代码:
    ps -df | grep apt
    然后kill:
    kill -9 2542 2543(
    报错:bash: kill: (2542) - Operation not permitted
    bash: kill: (2543) - Operation not permitted
    )
    sudo kill -9 2542 2543

          参考链接: http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/103437.htm


    (3)不知道apt-get之后的安装包位置?


          apt-get安装之后,一般会在     /var/cache/apt/archives文件夹之内

          当然,如果sudo apt install之后,以及安装过的,就不会再次安装的。

          参考:http://blog.csdn.net/u013797029/article/details/44492677


    2、caffe报错问题


    (1)报错:error:"make all" "make test"


    Error: 'make all' 'make test'
    .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread(cv::String const&, int)' 
    .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imencode(cv::String const&, cv::_InputArray const&, std::vector >&, std::vector > const&)'


          原因:caffe代码中并没有build文件夹,需要新建build文件夹之后再进行编译:


    cd caffe-master  #打开caffe所在文件夹
    cp Makefile.config.example Makefile.config  #change setting in Makefile.config
    make all -j8  #在build文件夹下进行编译
    make test -j8 
    make runtest -j8  #使用CPU多核同时进行编译


    3、python报错问题


          (1)pycaffe时报错:fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory

    其实numpy已经是安装的,anaconda2里面有,Python中import numpy也没有问题,但就是在此处报错,解决方法: 

    sudo apt-get install python-numpy

          参考:http://blog.csdn.net/wuzuyu365/article/details/52430657


          (2)ImportError: No module named google.protobuf.internal

          再加载一次。

    sudo pip install protobuf


    (3)Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment

          再次调用import caffe时候,出现的问题

          需要设置一下路径export PYTHONPATH=/caffe/python:$PYTHONPATH  ,在这之前,很重要的是要去到caffe下的python文件夹下。



          4、虚拟机问题


          (1)虚拟机的显卡是跟着本机的吗?

    lspci |grep VGA
    00:0f.0 VGA compatible controller: VMware SVGA II Adapter
    

          因为我是在VMware中运行的,所以显卡貌似是VMware SVGA II,好像跑不了GPU...


          (2)一些文件夹无法获得root权限

          笔者在使用的时候会出现只有通过命令先root,才能修改一些文件夹,进行复制和粘贴。

          但是不能在界面中直接操作的问题?

          这一问题的答案见博客:ubuntu 16.04 启用root用户方法

          可以很好地解决root问题,就是重新再成立一个root账号,这样你就可以直接拥有root界面啦。

        (3)VMware Player cannot connect to the virtual machine



    用管理员身份运行即可.

    针对这一问题,官网给出的解答是两个原因:

    1、VMware授权服务没有运行,解决办法参考见blog:http://www.2cto.com/os/201111/112418.html

    2、服务不具有管理员权限,用管理员身份运行


    ——————————————————————————————


    延伸一:使用安装VMware Tools工具进行文件共享


    跟虚拟机进行文件共享需要下载一下VMware Tools,那么步骤为:

    1、点击安装vmware tools



    我的机器是“重新安装”


    2、光驱vmware tools


    点开之后,由于是不能在这个里面进行操作的,所以需要复制到机器

    cp /media/user/VMware\ Tools/VMwareTools-10.0.10-4301679.tar.gz /

    然后进行解压:

    tar -zxvf VMwareTools-10.0.10-4301679.tar.gz

    解压完成后进入解压文件夹vmware-tools-distrib

    cd vmware-tools-distrib

    运行安装程序:

    ./vmware-install.pl

    一路y加回车



    3、设置共享文件夹

    在虚拟机->设置,添加自己的共享文件夹 


    然后就完成了,你就可以在路径:

    cd /mnt/hgfs
    

    看到自己的共享文件夹了。


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  • Ubuntu+TensorFlow(cpu)学习探寻之旅(二)Ubuntu虚拟机与本机的文件夹共享 这两天需要从本机win10上弄个文件到Ubuntu上面,然后尝试了上传到服务器然后在Ubuntu下载,也试过虚拟机和本机的共享文件夹,这一篇先...

    Ubuntu+TensorFlow(cpu)学习探寻之旅(二)Ubuntu虚拟机与本机的文件夹共享

    这两天需要从本机win10上弄个文件到Ubuntu上面,然后尝试了上传到服务器然后在Ubuntu下载,也试过虚拟机和本机的共享文件夹,这一篇先写虚拟机与本机的文件夹共享,下一篇写通过putty Configuration来连接远程服务器。
    借鉴文章:
    VirtualBox实现本机和Ubuntu虚拟机之间共享文件夹
    基于VirtualBox虚拟机安装Ubuntu图文教程
    通过VirtualBox自带的增强功能和共享文件夹来实现虚拟机与本机的文件夹共享,即在虚拟机的/media目录中出现一个文件夹与设定的本机中的文件夹共享。

    第一、安装完虚拟机

    见文章Ubuntu+TensorFlow学习之旅(一)

    第二、设置本机的共享文件夹

    点击虚拟机设置界面,选择共享文件夹:
    这里写图片描述
    出现以下界面,点击右边的“+文件夹”的图标:
    这里写图片描述
    出现新的弹框,选择“共享文件夹路径”为本机所要指定的共享文件夹的路径(点击“其他”选择路径,路径中的文件夹名称尽量不出现中文),“共享文件夹名称”为虚拟机的路径名称(下图是一个失败的例子,需要把这个地方的路径名称改为输入“sh_File”,原因不知道为什么,只有这个名称成功了,用其他名称都失败了,觉得很玄学的一个东西,原因还需要探寻),选择好前两个后,后面三个选项中只选择“自动挂载”和“固定分配”。
    这里写图片描述

    第三、安装VirtualBox自带增强功能

    点击设备,安装增强功能:
    这里写图片描述
    弹出下面这个弹窗,选择“运行”:
    这里写图片描述
    系统会运行一个终端,并且以超级用户身份运行,故需要输入授权密码,输入后点击授权:
    这里写图片描述
    出现下面这个界面,说明成功了:
    这里写图片描述
    打开路径/media可以发现里面出现了一个文件夹(sf_sh_File),然而却没有权限打开,为什么呢?
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    因为VirtualBox自动挂载,该文件夹的用户组为vboxsf,而非当前用户,所以需要把当前用户添加到vboxsf用户组中,然后重启虚拟机即可,操作如下:
    这里写图片描述
    重启电脑后,打开/media/sf_sh_File,可以看到,实现在本机路径为D:\VirtualBox\Share_File\123456中的文件
    虚拟机
    本机
    至此,大功告成,以后就可以实现本机与虚拟机的文件共享

    总结语

    本篇主要记录了怎么通过VirtualBox自带的增强功能来实现虚拟机与本机的文件共享,接下来还要继续记录这个话题的其他问题和笔记,下面几篇的内容主要有:Ubuntu下直接连接远程服务器并传输文件,在Ubuntu中,安装Google Chrome,以及自己比较喜欢但不是很大众的编译器vscode,安装anaconda,设置python环境等等

    挥舞着键盘和书本,发誓把这个世界写的明明白白

    感谢乐意分享的同路人,让我们知道这条路并不孤单,同行更远。

    如有侵权行为,请联系博主。转载时备注原文连接。

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  • CPU/OS到虚拟机和云计算

    千次阅读 2014-05-07 10:15:26
    CPU/OS到虚拟机和云计算   关于这个话题,套用一句谚语就是三十年河东三十年河西,风水轮流转。软件和硬件一定是相互促进、相互拆台又相互搭台的。一些之前被诟病的上层架构,或许若干年之后会被发现成了最合适的...

     

    从CPU/OS到虚拟机和云计算

     作者:张冬

               关于软硬件谁为主导这个话题,套用一句谚语就是三十年河东三十年河西,风水轮流转。软件和硬件一定是相互促进、相互拆台又相互搭台的。一些之前被诟病的上层架构,或许若干年之后会被发现成了最合适的选择,而再过若干年,又会变得不合适。软件定义亦或是硬件定义,同样也是这样,硬件定义的结果是性能够强但是不灵活,此时软件定义便会开始酝酿翻盘,但是任何事情都有惯性,软件“过度”定义之后,会发现很多事情搞不定,还得靠硬件来加速一下,此时开始进入硬件定义周期,然后循环往复。我们可以用几个例子来窥探一下这种规律。

    CPUOS

           一对不离不弃的夫妻,阴抱阳,阳抱阴。一开始没有所谓中断,更没有所谓OS,只有顺序执行指令计算机和被写死的程序,很不灵活。后来才有了OSCPU先执行OS这个大循环程序,然后载入所需要执行的用户程序执行,执行完退出,可以继续载入其他程序执行。哪怕最简单的OS要想玩转,CPU起码也得至少提供IO和时钟中断机制。OS呱呱坠地,就得不断长大,不断地进化,单任务不灵活,就得多任务分时执行,所有任务共享内存空间,导致了安全性问题,这就不得不引入虚拟内存技术,所以软件越来越复杂,性能逐渐就不行了。此时CPU出来说话了,我来搞定虚拟内存,提供页表极致,提供专用的控制寄存器,并提供专用的查表加速硬件部件。多任务分时OS的生产力被初步释放,但是性能还是较差,还得依靠CPU搞定。CPU继续发力,引入超线程技术,让多个线程的代码可以并发执行,这得益于流水线的设计;为了能够更好的实现线程并发执行,后来继续出现多核心多CPUSMP技术, OS不得不做出改动。但是多CPU/核心并不是任何时候都很高效地并发多线程的,随着软件复杂度提升,线程同步、缓存一致性等问题导致需要大量状态和数据同步,传统的共享式的前端总线效率太低,所以不得不改为交换式Fabric比如IntelQPI,访问内存经过太多跳器件效率上不去,所以也改为直连CPU分布式共享架构,这也是当今的形态。再往后会怎么发展,应该可以顺着惯性往前推导一下,交换式Fabric的出现,意味着CPUCPU之间可以离得越来越远,只要有足够高速的链路连接,这一形态其实就是大型NUMA计算机的形态了。这一形态的轮回意味着软件架构的变化,传统领域需要高性能的场景不得不使用大型机、小型机,但它们是极其昂贵的——就是因为不开放,而且又不可能像互联网领域一样投入开发资源在分布式系统上定制化自己的应用。而开放式大型NUMA系统出现之后,可能之前的被“过度”定义了的分布式系统生态又会沉寂下来,这个循环进入新的周期纪元,在这个纪元里,曾经光鲜的分布式系统可能会被新生代工程师/架构师认为是一种很不可思议的“野路子”:“你看,以前这种架构,好坑爹啊!”。这就像我们现在回头看之前的有些设计一样,也会感觉到不可思议,那时候的人都这么“脑残”么?恩,如果换了你回到那个时代,或许更脑残:)。不管谁脑残,一个事实是始终不变的,那就是硬件性能的绝对值是一直直线上升的,不管分布式还是集中式。

    CPUVMM

             VMM能发展到今天这个地步是无人始料的,一开始就是玩玩,没想到玩了个大的出来。有不少人持有上述观点,其实这个观点只是表象。虚拟机技术起源于大型机,中小型机上早已也使用了多年,所以VMM可并不是玩玩。大机小机都是封闭市场,技术也确实牛。开放市场领域很多技术其实都是源自大型机小型机。虚拟机显然是单机性能过剩,而多机整体资源又无法得到全局细粒度池化分配时代的产物。VMM虚拟CPU,虚拟IO设备,虚拟内存,一开始全用软件实现,每一条指令解释执行,后来优化了设计,但最终还是要监控和截获+虚拟那些敏感和特权指令,每个进程还要虚拟出额外页表从而虚拟内存,IO需要经历重重内存拷贝才能发出去一个包,要想商用的话,软件各方面开销实在是搞不定了,此时还得硬件出马,在CPU层面提供硬件辅助,IO设备也开始有了SRIOV/MRIOV的方案,我总感觉这次硬件反而有点“过度”定义了,被软件骗了一回。为什么呢?就因为硬件资源不能做到池化和细粒度切分,才会产生VMM这个尴尬的东西,而此时硬件仿佛走火入魔了,弄出一系列复杂的技术来支撑VMM。其实硬件还有另一条路可以走,同样可以实现VMM类似的效果,那就是让硬件变得可以切分,而不是用软件去切分。这条路在小机系统上曾经有人尝试过,采用总线级别的隔离开关来切分不同的CPU和内存以及IO槽位。要实现细粒度切分的前提是必须把硬件最小切分粒度降下来,单CPU使劲增加性能其实已经不是一条比较明智的路线了。近几年众核CPU不断冒出头来,单CPU128个核心已经不是什么惊讶之事了,但是由于生态尚未成熟,它们目前仍被局限在并行度高耦合度低的处理场景比如网络包处理等。另一个迹象就是ARM生态的崛起,种种迹象表明这很有可能是一条光明大道。但是如何将传统生态导向这个道路上就不那么简单了。我们看到Intel正在搞SiPh硅光方案,其致力于硬件资源的灵活拼搭,如果粒度足够细,VMM其实就可以退出舞台了,这将又是一场硬件拆台软件的血腥战斗。

      虚拟机和云计算

           虚拟机的发展催生硬件加速方案,也正是因为硬加速,又使得虚拟机可以大范围应用,也正是如此,才将云计算的概念带了出来,也就是硬件又反过来加速了软件的变革。而随着量的上升,会影响质变,人们会发现其实VM这种东西是非常低效的虚拟化,VMM个人理解其实是一股具有邪性的阳气,他看似光鲜实则非常损耗阴实的,体现为过多不必要的操作系统实例。操作系统本来就是利用线程/进程来虚拟化多任务多用户的运行,每一次系统调用的开销是非常高的,让一个CPU同时运行多个操作系统实例,无疑是极大的浪费,上文提到过这种模式是单机性能过剩而整体资源又无法得到池化时代的产物。而云计算架构的出现,会打破这个矛盾。云计算可能初生的时候就是一个全局虚拟机资源调度管理软件框架,但是一个事物毕竟是不断在成长进化的,云计算会最终找到它的使命,那就是大范围全局资源的池化、分配调度管理监控,也就是数据中心级的OS,做的事情与单机OS如出一辙。既然如此,那么AAASApplicationAs a Service)应该是云计算最终要实现的状态,这就相当于打开屏幕,就出现一堆应用图标,点进去完成你要的功能,退出,结束。既然用户不需要IAAS,不需要直接面对操作系统,那么搞那么多VM实例其实就是没有必要的,空耗资源。云计算需要实现一个全局的应用进程级别的调度中枢,而不是调度VM。再来思考一下大机为什么需要VM?因为大机那个时代并没有现在这种云计算的概念,xAAS这个思维,你可以说那时候人脑残,那时候软件技术是很封闭而且不发达的,所以进行资源细粒度切分,用VM也算是快刀斩乱麻的方案。我们也看到进程级虚拟机(比如LinuxContainer)业逐渐在受到关注。这些都是云计算这个软件框架、这个宏观的OS的定义,那么这种定义会对硬件有什么影响?我想那一定会催生两个硬件形态的变革,一个就是上面所说的单点的性能要足够低,力度要足够细,单点性能“足够低”,这可能让人大跌眼镜,不过将来可真说不定啊,众核CPU就是个很好的胚子;另一个是局部多层高速Fabric核间通信,由于CPU/核心可以任意切分和组合,他们之间一定需要一个高速总线相互连接,目前存在多种Fabric方案和产品,这块虽然比较低调冷门但是也还算成熟,加上硅光等技术会将Fabric隐身至机架外,这就为大范围池化提供了支撑。而这次硬件的变革很可能又会影响软件的架构,使得大规模并行计算不再需要MPI等远程消息传递机制,消息传递直接使用Fabric硬件加速的队列FIFO,会大大简化编程,有利于HPC的模式最终可以全面得到普及。

            云计算,宏观操作系统,数据中心级的NUMA机,一切皆有可能。

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  • 虚拟机如何分配内存和CPU

    千次阅读 2014-08-22 16:41:00
    一般虚拟机分配1G内存足够 但要多分配些CPU,可与主机处理器数...cpu使用率一般不会很高,但虚拟机内存分配太多主机会很卡 虚拟机处理器少,内存再多也没用 转载于:https://www.cnblogs.com/aldin/p/3929754.html...

    一般虚拟机分配1G内存足够

    但要多分配些CPU,可与主机处理器数相同

    cpu使用率一般不会很高,但虚拟机内存分配太多主机会很卡

    虚拟机处理器少,内存再多也没用

    转载于:https://www.cnblogs.com/aldin/p/3929754.html

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    千次阅读 2016-03-06 13:35:45
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    千次阅读 2016-08-02 12:41:53
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  • JAVA虚拟机、Dalvik虚拟机和ART虚拟机简要对比

    万次阅读 多人点赞 2015-12-31 11:43:14
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    万次阅读 多人点赞 2018-08-14 12:55:02
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    万次阅读 多人点赞 2020-02-19 12:26:32
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    千次阅读 2015-06-30 14:36:59
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  • Dalvik虚拟机

    2016-08-08 19:53:01
    它对内存的高效使用,和在低速CPU上表现出的高性能,确实令人刮目相看。 依赖于底层Posix兼容的操作系统,它可以简单的完成进程隔离和线程管理。每一个Android应用在底层都会对应一个独立的Dalvik虚拟机实例, 其...

空空如也

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