版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012435142/article/details/83032248
一.caffe源码编译
- 下载源码caffe https://github.com/BVLC/caffe
. 修改Makefile.config
- 可选修改项
DEBUG := 1
CPU_ONLY := 1
USE_OPENCV := 1
- 必须修改的项
#找到下面两行
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
#修改为:
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-
gnu/hdf5/serial
-
sudo make all -j8(使用8个线程执行) -
sudo make test -j8 -
sudo make runtest -j8
二.调试运行cpp_classification.cpp
-
按照examples/cpp_classification中的readme.md下载网络权重文件等
-
测试生成的例子
可以看到，当执行了make all命令后，caffe文件中多出来一个build文件（实际上是该build是指向build_debug 或者build_release文件夹的链接）。build文件中生成的examples中包含生成的执行文件，如build/examples/cpp_classification中的classification.bin。
我们可以先运行以下这个classification.bin文件，如在terminal中输入
./build/examples/cpp_classification/classification.bin \
models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt \
models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel \
data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto \
data/ilsvrc12/synset_words.txt \
examples/images/cat.jpg
如果上面的例子执行正常，那我们下面来调试该例子。
- 使用VSCODE打开caffe文件目录，修改launch.json
修改下面一行内容，也就是让程序运行时去执行classification.bin
"program": "${workspaceFolder}/build/examples/cpp_classification/${fileBasenameNoExtension}.bin",
"args": ["models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt",
"models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel",
"data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto",
"data/ilsvrc12/synset_words.txt",
"examples/images/cat.jpg"
],
-
classfication.cpp增加断点，开始调试运行
-
如果编辑了classfication.cpp文件，想要重新生成怎么办？
例如，给例子添加计时函数
double time1 = static_cast<double>( cv::getTickCount());
std::vector<Prediction> predictions = classifier.Classify(img);
double timeuse = (static_cast<double>( cv::getTickCount()) - time1)/cv::getTickFrequency();
std::cout<<"time use:"<<timeuse<<std::endl;
执行sudo make example -j8可以重新编译examples中的*.cpp，并生成*.bin执行文件