基于ubuntu14安装caffe及python接口过程记录_20170116.rar

在本文中，我们将详细探讨如何在Ubuntu 14.04操作系统上安装Caffe深度学习框架及其Python接口。Caffe是一种高效、灵活且广泛使用的深度学习库，特别适合图像识别和计算机视觉任务。Ubuntu 14.04是Linux发行版之一，提供了稳定的开发环境。以下是一步步的安装指南： **一、系统准备** 1. **更新系统**：首先确保你的系统是最新的，运行以下命令： ``` sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ``` 2. **安装依赖**：Caffe需要一系列依赖项，包括Boost、ATLAS、BLAS、CUDA（如果需要GPU支持）、OpenCV等。运行： ``` sudo apt-get install -y build-essential cmake git libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev protobuf-compiler libopencv-dev libatlas-base-dev python-dev python-numpy libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev ``` 3. **安装Python2.7和NumPy**：Ubuntu 14.04默认有Python 2.7，但确保numpy已安装： ``` sudo apt-get install python-numpy ``` **二、下载Caffe源代码** 1. **克隆Caffe仓库**：从GitHub克隆Caffe的最新稳定版本： ``` git clone https://github.com/BVLC/caffe.git ``` 2. **进入Caffe目录**： ``` cd caffe ``` **三、配置Caffe** 1. **创建一个build目录并进入**： ``` mkdir build cd build ``` 2. **配置Caffe**：使用cmake进行配置。如果你需要GPU支持，取消注释CUDA路径。例如： ``` cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_PYTHON_LAYER=ON -DBUILD_python=ON -DBUILD_docs=OFF -DCUDA_ARCH_NAME=" Kepler" .. ``` **四、编译Caffe** 1. **编译源码**： ``` make -j4 ``` 2. **安装到系统路径**： ``` sudo make install ``` 3. **安装Python包**： ``` sudo python setup.py install ``` **五、测试Caffe** 1. **构建并运行Caffe的测试**： ``` make runtest ``` 2. **运行Python示例**：检查Python接口是否正常工作： ``` python -c "from caffe import layers as L; from caffe import params as P; print(L.Convolution.param_str(1, 10))" ``` **六、设置环境变量** 1. **添加Caffe到Python路径**：在`~/.bashrc`文件中添加以下行： ``` export PYTHONPATH=/usr/local/python/cv2:$PYTHONPATH export PATH=/usr/local/bin:$PATH ``` 2. **使更改生效**： ``` source ~/.bashrc ``` 至此，你应该已经在Ubuntu 14.04上成功安装了Caffe并配置了Python接口。你可以使用Python编写Caffe模型，并通过接口进行训练和预测。不过请注意，这个安装过程可能因Caffe版本和系统配置的不同而略有变化，如果遇到问题，建议查阅最新的官方文档或社区支持。 深度学习是一个快速发展领域，Caffe也在不断更新，因此保持关注其最新动态并适时更新是十分重要的。同时，了解如何调试和优化Caffe模型也是深度学习开发者必备的技能。在实践中，你可能还需要处理数据预处理、模型调参、性能优化等问题，这些都需要进一步的学习和实践。