在windows和ubuntu上面使用caffe

### 在Windows和Ubuntu上安装与使用Caffe #### 一、Caffe简介 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个基于表达性模型的高性能机器学习框架，特别适用于计算机视觉领域中的图像分类、物体检测等任务。Caffe支持在CPU和GPU上运行，能够实现快速的模型训练与预测。 #### 二、Windows环境下Caffe安装 ##### 2.1 前期准备 为了在Windows系统上顺利安装并使用Caffe，首先需要准备以下组件： - **Caffe Windows工具包**：Caffe官方为Windows平台提供了专门的支持，可以通过GitHub上的两个项目进行选择。 - [BVLC/caffe/tree/windows](https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows) - [Microsoft/caffe](https://github.com/Microsoft/caffe) - **NVIDIA CUDA**：为了充分利用GPU加速计算，需要安装NVIDIA CUDA，可以从[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载对应版本。 - **NVIDIA cuDNN**：cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络库，可以进一步加速卷积神经网络的训练过程，同样可以从[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cudnn)获取。 - **Visual Studio 2013**：推荐使用Visual Studio 2013来构建Caffe环境，因为该版本被广泛用于Windows下的Caffe开发。 ##### 2.2 安装步骤 1. **下载并安装NVIDIA CUDA**：根据自己的硬件配置选择合适的CUDA版本进行安装。 2. **下载并安装NVIDIA cuDNN**：下载cuDNN压缩包，解压后将lib64下的dll文件复制到CUDA的安装目录bin下。 3. **安装Visual Studio 2013**：安装过程中可以选择“自定义”选项，确保安装了必要的组件如C++编译器等。 4. **下载Caffe**：从GitHub上下载适用于Windows的Caffe版本，例如[BVLC/caffe/tree/windows](https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows)或[Microsoft/caffe](https://github.com/Microsoft/caffe)。 5. **配置Caffe**：按照相关博客指导完成Caffe的配置工作，包括设置环境变量、修改Makefile.config等。 - 参考教程：[caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程](http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143) - 更多参考资料：[caffe安装详细步骤](http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html) 6. **编译Caffe**：使用Visual Studio 2013打开Caffe解决方案，进行编译。 7. **测试Caffe**：通过执行简单的示例程序验证Caffe是否安装成功。 ##### 2.3 使用案例 完成Caffe的安装后，可以尝试运行一些示例程序来进行实际操作： - **CIFAR-10数据集**：CIFAR-10是一个常用的数据集，包含60,000张32x32彩色图像，分为10个类别。 - 模型生成：[cifar实例编译之model的生成](http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51476516) - 模型使用：[cifar实例编译之model的使用](http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51483206) - **MNIST数据集**：MNIST是一个手写数字识别的数据集，包含60,000张训练图片和10,000张测试图片。 - 模型生成：[mnist实例编译之model的生成](http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51770333) - 模型使用：[mnist实例编译之model的使用-classification](http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52217772) #### 三、Ubuntu环境下Caffe安装 对于Ubuntu用户来说，安装Caffe相对简单，主要涉及依赖库的安装和Caffe的编译配置。 ##### 3.1 安装依赖库 1. **更新软件源**：首先确保软件源是最新的。 ```bash sudo apt-get update ``` 2. **安装基本依赖**： ```bash sudo apt-get install git sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-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 python-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev ``` 3. **安装OpenCV**：如果项目需要用到OpenCV，可以使用下面的脚本自动安装。 ```bash git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV cd Install-OpenCV sudo bash install-opencv.sh ``` ##### 3.2 安装Caffe 1. **下载Caffe**：从GitHub上克隆Caffe仓库。 ```bash git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe ``` 2. **配置Makefile**：根据系统环境编辑Makefile.config文件，确保正确配置了CUDA和cuDNN路径。 3. **编译Caffe**：执行make命令编译Caffe。 ```bash make all -j8 make test -j8 make runtest -j8 ``` 4. **安装Python接口**：如果需要使用Python接口，还需要安装Python绑定。 ```bash make pycaffe ``` #### 四、总结 本文详细介绍了如何在Windows和Ubuntu操作系统下安装并使用Caffe。无论是在Windows还是Ubuntu环境下，都需要先准备好相应的硬件和软件环境。在Windows环境中，由于系统特性的限制，需要借助于Visual Studio等工具进行配置；而在Ubuntu环境下，得益于其强大的包管理工具，安装过程更为便捷。希望这些信息能够帮助初学者顺利搭建Caffe开发环境，并开始探索深度学习的世界。