Caffe安装与编译过程

### Caffe安装与编译过程详解 #### 一、引言 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一款高效且灵活的深度学习框架，由加州大学伯克利分校开发并开源。它支持卷积神经网络等多种类型的深度学习模型，并以其速度快、配置灵活而受到广泛欢迎。本文档将详细介绍Caffe的安装与编译过程，帮助初学者快速上手。 #### 二、系统准备 在开始Caffe的安装之前，确保你的系统满足以下条件： - 操作系统：CentOS 7 - CUDA版本：建议使用9.1或更高版本 - Caffe依赖库：如OpenBLAS等 #### 三、安装CUDA 1. **安装EPEL仓库**：为了确保能够找到所需的安装包，首先安装EPEL仓库。 ```bash sudo yum install epel-release ``` 2. **下载并安装CUDA**： - 访问[NVIDIA官方CUDA下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载适用于CentOS 7的CUDA安装包。 - 安装CUDA： ```bash sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-9-1.local-9.1.85-1.x86_64.rpm ``` #### 四、安装OpenBLAS 1. **下载最新版本的OpenBLAS**： - 使用wget或其他工具下载OpenBLAS源码。 - 进入OpenBLAS目录： ```bash cd OpenBLAS ``` 2. **编译OpenBLAS**： - 如果没有安装gfortran，请先安装： ```bash sudo yum install gcc-gfortran ``` - 编译OpenBLAS： ```bash make FC=gfortran ``` 3. **安装OpenBLAS**： - 将OpenBLAS安装到`/opt`目录下： ```bash make install ``` 4. **创建符号链接**： - 为便于其他程序访问，创建必要的符号链接： ```bash ln -s /opt/OpenBLAS/lib/libopenblas.so /usr/lib/libblas.so.3 ln -s /opt/OpenBLAS/lib/liblapack.so.3 /usr/lib/liblapack.so.3 ``` 5. **设置环境变量**： - 在`/etc/profile`中添加以下行来指定`LD_LIBRARY_PATH`： ```bash LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS/lib export LD_LIBRARY_PATH ``` #### 五、安装Caffe依赖环境 1. **安装必要的依赖库**： - 使用yum安装Caffe所需的基本依赖库： ```bash sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel openblas-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel gflags-devel glog-devel lmdb-devel ``` #### 六、安装Python依赖 1. **安装Python接口**： - Caffe提供了一个方便的Python接口用于脚本编写。通过以下命令安装所需的Python依赖： ```bash for req in $(cat caffe/python/requirements.txt); do sudo pip install $req; done ``` #### 七、编译Caffe 1. **移动到Caffe目录**： - 进入Caffe源码目录： ```bash cd caffe ``` 2. **复制配置文件**： - 复制Makefile配置文件示例： ```bash cp Makefile.config.example Makefile.config ``` 3. **编辑Makefile.config**： - 使用文本编辑器打开`Makefile.config`进行编辑： ```bash vim Makefile.config ``` - 修改BLAS配置，将`atlas`改为`open`： ```makefile BLAS:=open BLAS_INCLUDE:=/usr/include/openblas ``` - 修改Python目录路径： ```makefile PYTHON_INCLUDE:=/usr/include/python2.7 PYTHON_LIBRARIES:=/usr/lib64/python2.7/site-packages/ ``` - 配置GPU支持（如果有GPU）： ```makefile USE_CUDNN:=1 ``` - 配置CPU模式（如果不需要GPU支持）： ```makefile CPU_ONLY:=1 ``` 4. **编译Caffe**： - 执行以下命令进行编译： ```bash sudo make all sudo make runtest sudo make pycaffe sudo make distribute ``` 至此，Caffe已经成功安装并编译完成。按照以上步骤操作后，用户可以开始使用Caffe进行深度学习相关的研究和开发工作了。