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caffe安装系列——安装python依赖包

发表于 更新于 分类于 阅读次数： Valine： 本文字数： 2.2k 阅读时长 ≈ 2 分钟
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说明

  • 网上关于caffe的安装教程非常多，但是关于每一步是否操作成功，出现了什么样的错误又该如何处理没有给出说明。因为大家的操作系统的环境千差万别，按照博客中的教程一步步的安装，最后可能失败——这是很常见的哦。有的教程甚至省略了一些细节部分，让小白更不知道如何判断每一步是否操作成功，如何处理出现的错误。
  • 作者花费了很长时间才成功地将caffe装完，期间遇到好多错误，多次重装操作系统。现在将经验写下来，一方面为了和大家分享，讨论；另一方面是为了记录一下下~~~

环境

操作系统： Ubuntu 14.04
GCC/G++:4.7.x
OpenCV: 2.4.11和3.0.0
Matlab :R2014b(a)
Python: 2.7

安装步骤

  1. 综述
  2. 准备工作
  3. 安装GCC4.7和G++4.7并降级
  4. 安装显卡驱动
  5. 安装cuda和cudnn
  6. 安装Matlab
  7. 安装OpenCV
  8. 安装Python依赖包
  9. 安装caffe

安装theano依赖包

  • 安装基本的依赖包
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    # 安装ipython
    # 安装gfortran,后面编译过程中会用到
    # 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas，其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。
    # 安装lapack，Ubuntu下对应的是liblapack-dev，和OS相关。
    # 安装atlas，Ubuntu下对应的是libatlas-base-dev，和OS相关。
    # -y,遇到需要用户选择的项，都选y
    sudo apt-get install -y ipython ipython-notebook pandoc 
    sudo apt-get install -y gfortran libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev 
    # 安装pip
    sudo apt-get install -y python-pip python-dev python-nose g++ git 
    sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy  
    # 自己编译的原因是，防止theano出错
    # 使用豆瓣的python源，下载速度快
    sudo pip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple 
    sudo pip install scipy -i http://pypi.douban.com/simple 
    # 查看目录/tmp/pip_build_root
    sudo apt-get install -y python-matplotlib python-sklearn python-sklearn-lib
  • 安装boost和pyCUDA
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    # 安装boost和和pyCUDA。pyCUDA需要boost。
    sudo apt-get install -y libboost-all-dev 
    # 下载pycuda源代码
    git clone --recursive http://git.tiker.net/trees/pycuda.git
    cd pycuda
    sudo ./configure.py --cuda-root=/usr/local/cuda --cudadrv-lib-dir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --boost-inc-dir=/usr/include --boost-lib-dir=/usr/lib --boost-python-libname=boost_python --boost-thread-libname=boost_thread --no-use-shipped-boost 
    #多核编译
    make -j 
    #安装
    sudo python setup.py install

  • 安装Theano

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    sudo pip install theano -i http://pypi.douban.com/simple

  • 安装pyCaffe需要的依赖

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    # 使用apt-get安装大多数包
    sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython python-yaml 
    sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler protobuf-compile
    # 因为有些包使用apt-get安装失败，所以使用pip重新安装它们，防止后面编译caffe过程中报错。
    sudo pip install protobuf --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple
    sudo pip install pillow --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple
    sudo pip install six --upgrade -i http://pypi.douban.com/simple

    至此，安装python依赖包的工作已经完成。也没有什么检查安装成功的评价标准。

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