Linuxシステム：ubuntu18.04でcaffe-CPU環境をインストールして構成します
効果的なプロテスト
VM15 + ubuntu18.04 + python36 + opencv + caffe-CPU
構成環境の説明：
VMware15
システム：ubuntu18.04
VMware15仮想マシンにはグラフィックカードがないため、仮想マシンにインストールされているubuntuシステムはcaffe-CPUバージョンのみをインストールできます。
1つ、VMware15 + ubuntu18.04環境
注：VMware14を使用している場合は、スタックする可能性があります。インストールしたときは、バージョン14を使用していました。その結果、インストールプロセスは常に言語選択環境でスタックしていました。マウスとキーボードが失敗しました。問題はありません。 VMware15に切り替えます。
2、Caffe1.xの基本的なオリジナルインストール
システム：ubun20.04（17.04を超えるもの）
// Vmware虚拟机不支持GPU版
sudo apt install caffe-cpu
3、Caffe1.x拡張可能バージョンのインストール
1.ルート権限を取得します
通常のユーザーの権限でコマンドを実行するにはsudoを追加する必要があり、rootアカウントでコマンドを入力する前にsudoを追加する必要がなく、一部のコマンドではrootアカウントを使用する必要があるため、rootアカウントを作成します。
ターミナルを開き、次のコマンドを入力し、ctrl + shift + vを使用してubuntuのターミナルに貼り付けることに注意してください
// An highlighted block
sudo passwd root
設定するパスワードを2回入力すると、rootアカウントが正常に作成されます。
また、Linuxで入力したパスワードは表示されませんが、実際に入力されていることに注意してください
。rootユーザーに権限を昇格させる場合は入力してください。
// An highlighted block
su root
パスワードをもう一度入力すると、前のユーザー名が
rootになります。rootユーザーのルートディレクトリは「コンピュータ」に表示されるディレクトリであることに注意してください。
通常のユーザーのデフォルトのルートディレクトリは/ home / username（ホームとも呼ばれます）です。ディレクトリ）
CDであなたは違いを知っているでしょう
2.ソースの変更-/ etc / apt / sources.listファイルのソースを変更します
/etc/apt/sources.listファイルのソースをAlibabaCloudまたはその他のミラーリングされたファイルに変更します
バックアップソースリスト
Ubuntu構成のデフォルトのソースは国内サーバーではなく、ソフトウェアのダウンロードと更新は比較的遅いです。まず、ソースリストファイルsources.listをバックアップします。
//首先备份源列表
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list_backup
変更するsources.listファイルを開きます
適切なソースを選択し、元のファイルのコンテンツを置き換え、編集したファイルを保存し、Alibaba Cloud更新サーバーを例として取り上げます（Alibaba Cloud、清華大学、科学技術大学、および163のソースの速度をそれぞれテストできます。最速を選択してください）：
// 打开sources.list文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list
/etc/apt/sources.listファイルを編集するか、ファイルの先頭にAlibaba Cloudミラーソースを追加するか、すべてを削除して追加します。
// 阿里源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
変更が完了したら、更新ソースを入力し、これを実行してリストを更新してから、aptを使用して何かをインストールします。
sudo apt update
3.依存関係パッケージをインストールします
必要な依存関係パッケージをインストールします。そうしないと、システムがネットワークに接続されていることを確認するために、後でさまざまなエラーが報告されます。
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 libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install git cmake build-essential
1つずつ注意深くコピーしてください。これらのライブラリは、後であらゆる種類の奇妙なエラーを爆発させることはありません。
インストールを完了する必要があります。インストールの最後に、インストールする必要のある単語が表示されます。そうしないと、後でエラーが報告されます。
依存関係パッケージの最初のアイテムをインストールすると、opencvバージョン3.2.0がインストールされますが、このバージョンはpython-opencvタイプではなく、python-opencvタイプのバージョンは後で再インストールされます。
// 查看opencv版本
pkg-config opencv --modversion
4.gitバージョンツールをインストールします
#判断系统有没有安装git工具
git –version
#如果提示没有，用如下命令安装：
sudo apt-get install git
#check git 安装是否成功：
git –version #有版本号提示即表示成功安装
5.環境変数を構成します
sudo gedit ~/.bashrc
ファイルの最後にこれらの2行を追加します
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
再起動するか、次のように入力して有効にします
source ~/.bashrc
6.pip3をインストールします
Ubuntu18には、python27と36の2つのバージョンが付属しています。通常、コマンドラインでpythonとpython2を入力すると、両方とも27を開きます。36を開くにはpython3のみを入力します。pipを
使用してpython36でインストールします。pip3installxxxを使用します。それ以外の場合は、pipinstallのみを使用します。 。27のふりをするだけです
sudo apt install python3-pip
7、ハイライトインストールopencv-python
注：依存関係パッケージの最初のアイテムをインストールすると、opencvバージョン3.2.0がインストールされますが、このバージョンはpython-opencvタイプではない
ため、再インストールする必要があります。Cv2は、以下にインストールされているpython-opencvを指します。
。最初の方法は直接です：
pip3 install opencv-python
この方法でインストールされたpython-opencvのバージョンは4.1.2です
が、次のエラーが報告される場合があります
2番目の方法は、バージョンごとにインストールすることです
pip3 install opencv-python==3.4.2.16
私は2番目の方法を使用します。インストールされているバージョンは3.4.2.16です。
表示：正常にインストールされたnumpy-1.19.4 opencv-python-3.4.2.16は、正常にインストールされたことを意味します
python-opencv命令をアンインストールします
pip3 uninstall opencv-python
python-opencvの手順を表示する
pkg-config opencv --modversion
8.numpy1.15.0をインストールします
opencvをインストールすると、numpyがインストールされますが、インストールされているバージョンは1.17+で、バージョン1.19と推定されます。ただし、この1.17+の多くの重要な関数で定義が変更されているため、多くの人工知能関連のライブラリで間違いが発生します。次のコマンドアンインストールを使用するだけです
pip3 uninstall numpy
次に、インストールするバージョンを再指定します。1.15になります。
pip3 install numpy==1.15.0
opencvをインポートしてみてください。エラーが報告されない場合、インストールは成功しています。
python3
>>> import cv2
9.caffe-CPUをインストールして開始します-caffeソースコードをダウンロードします
システムがネットワーク化されていることを確認します
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
実行後、caffeフォルダーが現在のcdディレクトリにダウンロードされます。コピーを他の場所にコピーすることをお勧めします。
それでおしまい！プロセスが遅くなる可能性があります
10.次にライブラリをインストールします
caffeを使用して、caffeのメインディレクトリを表します。このファイルは削除できないことに注意してください。削除すると、caffeを使用できなくなります。
cd caffe/python
#安装该目录下requirements.txt所需的包
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip3 install $req; done
11.py36の接続ライブラリを作成します
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_python3-py36.so.1.65.1 /usr/local/lib/libboost_python3.so
このコマンドは、py36のリンクライブラリを作成するためのものです。最初のファイルはソースファイルで、後者のファイルはショートカットです。
ソースファイルのバージョンを確認して変更する必要があります。
cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
ls libboost_python*
次の状況は、接続が成功したことを示しています。
青と白はショートカットで、白はソースファイルです。たとえば
、libboost_python3-py36.so
はlibboost_python3-py36.so.1.65.1のショートカットです
。変更するときは、スペースがあることに注意してください。前後の2つのファイルを分割します。
12.最も重要なこと-Makefile.configを変更する
caffeのホームディレクトリにcdして戻します。
ディレクトリ内の例は、caffeによって提供されたサンプルファイルであり、コンパイルには使用できません。コンパイルできるのはMakefile.configのみです。
cd caffe/
cp Makefile.config.example Makefile.config
sudo gedit Makefile.config
以下の手順に従ってMakefile.configを慎重に変更し、ctrl + Fを使用して検索してください
最初の一歩
CPUを使用しているので、CPUコメントを削除します
将# CPU_ONLY:=1
改为CPU_ONLY:=1
第二段階
Caffeは通常opencvを使用します。当局者が何を考えているのかわかりません。ここでのデフォルトのコメントは削除されています。
将# OPENCV_VERSION := 3
改为OPENCV_VERSION := 3
3番目のステップ
py2.7の2行をコメントアウトします。カフェのデフォルトは27ですが、私たちの行は36です。
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
# /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
4番目のステップ
py3.5のコメントを外す：
PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include
Pythonのバージョンは36です。また、上記の3つの3.5の場所を3.6に変更する必要があります。
5番目のステップ
もちろん、Pythonを使用してcaffeを実行し、コメントを削除します＃WITH_PYTHON_LAYER：= 1
将# WITH_PYTHON_LAYER := 1
改为WITH_PYTHON_LAYER := 1
6番目のステップ
INCLUDE_DIRSとLIBRARY_DIRSの後にそれぞれ/ usr / include / hdf5 / serialと/ usr / lib / x86_64-linux-gnu / hdf5 / serialを追加すると、効果は次のようになります。
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
これは私が変更したMakefile.configファイルです。自分のバージョンに応じて変更するように注意する必要があります。そうしないと、エラーが報告されます。
リンク：Makefile.config
13、コンパイル
これはコンパイルの最後のステップでもあります。
コンパイル環境は、以前にcdで戻されたcaffeのホームディレクトリであるcaffeディレクトリにあることに注意してください。
次の図に示すように
コンパイルを開始します。。。。。
sudo make all -j4
sudo make test -j4
sudo make runtest -j4
コンパイルは成功しました！
エラーが報告された場合は、エラーメッセージをコピー
してインターネットで見つけ、クリーンアップしてコンパイル情報をクリアし、再コンパイルします。
次に、cd〜ホームディレクトリに戻ってテストします。
python3
import caffe
エラーを報告しなければ、成功です。
