caffe cpu环境搭建&训练模型方法

1.前言如果想实际做点小项目，做出来点东西，建议搭建GPU环境；CPU环境可以用来学习。虚拟机无论是vbox还是vmware，搭建不了GPU环境，因为显卡是cpu虚拟出来的，你安装英伟达的显卡驱动会提示你设备无法找到，你查看系统信息会发现没有独立显卡相关信息，如果想搭建GPU环境，建议装双系统或者在搭建windows caffe GPU开发环境。安装环境：vmware12+ubuntu16

liusirboke

1416人浏览 · 2017-07-27 22:10:16

liusirboke · 2017-07-27 22:10:16 发布

1.前言

如果想实际做点小项目，做出来点东西，建议搭建GPU环境；CPU环境可以用来学习。
虚拟机无论是vbox还是vmware，搭建不了GPU环境，因为显卡是cpu虚拟出来的，你安装英伟达的显卡驱动会提示你设备无法找到，你查看系统信息会发现没有独立显卡相关信息，如果想搭建GPU环境，建议装双系统或者在搭建windows caffe GPU开发环境。
安装环境：
vmware12+ubuntu16.04+caffe1.0

2.依赖库的安装

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 libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

3.caffe的编译安装

下载caffe源码，并解压：
https://github.com/BVLC/caffe/archive/1.0.zip
修改Makefile和其配置文件

cp Makefile.config.example Makefile.config

Makefile.config修改：
    CPU_ONLY := 1
    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

Makefile修改：
    LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

编译caffe库和相关测试程序

make all
make test
make runtest

4.使用caffe训练模型

下载数据
./data/mnist/get_mnist.sh

如果下载不了，可以去我博客资源手动下载。
生成数据，将数据转换成lmdb格式或者leveldb格式
./examples/mnist/create_mnist.sh
训练数据模型
./examples/mnist/train_lenet.sh
测试模型

cpu：
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel

GPU：

./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -GPU=0