Ubuntu 16.04桌面版安装Anaconda3+Caffe+CPU

一、安装Caffe所依赖的安装包

 sudo apt install git
 sudo apt install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
 sudo apt install --no-install-recommends libboost-all-dev
 sudo apt-get install libatlas-base-dev #blas库
 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
 git clone https://github.com/BVLC/caffe.git #下载linux版的caffe

二、安装Anaconda
可在清华大学开源软件镜像源下载自己所需要的anaconda版本，本次使用的是Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh。在ubuntu的/home/user下运行

  wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh #如果没有，则需要安装wget
  bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh #安装anaconda,一路yes

另开启一个terminal(ctrl+alt+t),输入jupyter notebook进行激活，激活后关闭就可以了。接着配置jupyter notebook环境，同样是在/home/user目录下

  jupyter notebook --generate-config #生成配置文件
  vim /home/user/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 
      c.NotebookApp.ip = '*'  # 设置所有ip访问
      c.NotebookApp.open_browser = False  # 禁止自动打开浏览器
      c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/user/tensorflow'# 设置目录，存放创建的文件,其他根据自己的需要自行配置。

配置局域网内，其他主机是否需要密码访问，还是在/home/user下

ipython
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:  #需要密码就输入，无密码访问就直接enter
Verify password:
In [3]: exit()

致此，anaconda配置完成，再配置caffe。还是在/home/user目录下。

  '''
  #这里conda下载的源默认是国外下载，可能比较慢。可通过配置国内的下载源
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  conda config --set show_channel_urls yes
  #然后再执行下面操作，也可直接用国外的下载源,建议国内源
  '''
  conda install -y libgcc #安装gcc
  conda install -c menpo opencv3 #安装opencv3
  vim ~/.bashrc
        export LD_LIBRARY_PATH=/home/user/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH
        export PYTHONPATH=/home/user/caffe/python:$PYTHONPATH
  source ~/.bashrc
  cd /home/user/caffe #进入caffe目录
  cp Makefile.config.example Makefile.config
  vim Makefile.config
      CPU_ONLY := 1 #去掉"#"
      OPENCV_VERSION := 3
      #PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
                /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include #引掉
      ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3
      PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
                $(ANACONDA_HOME)/include/python3.5m \
                $(ANACONDA_HOME)/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include
      PYTHON_LIBRARIES := boost_python-py35 python3.5m  #修改为boost_python-py35,在/usr/lib/x86_64-linux-gnu目录下查看是否有libboost_python-py35.so
      #PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include
      #PYTHON_LIB := /usr/lib
      PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib 
      LINKFLAGS := -Wl,-rpath,$(ANACONDA_HOME)/lib #添加此行
      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/

保存后，进行配置pycaffe.py操作。

    make pycaffe #编译python接口
    #成功后的结果为
    '''
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0
CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp
touch python/caffe/proto/__init__.py
PROTOC (python) src/caffe/proto/caffe.proto
    '''

pycaffe编译完成后，接下来，进入caffe目录下

    make all #如果出错，执行make clean,更改配置文件后，再重新执行此操作
    make test
    make runtest

通过查看/home/user/python/requirements.txt,添加或升级conda的包。

    conda install -y scikit-image
    conda install -y scipy

如果编译没有错误后，测试过程

    python #python环境测试
>>> import caffe as cf
>>> print(cf.__version__)
1.0.0
    jupyter notebook #浏览器测试

这里写图片描述

参考：http://www.yaoingwen.com/ubuntu16-04-anaconda-3-6-caffe/
参考：https://www.jianshu.com/p/5afdb561ce94
参考：https://blog.csdn.net/ch15717502064/article/details/78006351
参考：https://blog.csdn.net/Mrx_Nh/article/details/79888928

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