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基于Anaconda编译caffe+pycaffe+matcaffe in Ubuntu[不用sudo权限]

caffe

编译

环境

  • Ubuntu16.04
  • CUDA10
  • cuDNN
  • gcc 5.4
  • g++ 5.4

大前提！！

在服务器上面装，但是没有sudo权限，所以依赖的包都只能装在自己用户下的conda环境里

  • 按理来说这个要求应该不少吧。。但是搜出来一大堆博客都是要sudo权限，动不动就卸载、升级。。做不到啊。。只能各种在conda里删删减减。。真的好艰难！！

github下载caffe源码

BVLC/caffe

依赖

  1. anaconda3

  2. 装好之后，新建环境，最好用python2.7。下面都是装在这个新建的conda环境里，所以要注意先进入该环境！

  3. 在caffe/python目录下

    pip install -r requirements.txt   #requirements.txt

  4. 在conda的环境中装必要的包

    我装的版本 python2, opencv3

    版本一致很重要！

    由于我是在conda环境下的，还是装一下cudatoolkit：

    [！重要] 要和本机装的CUDA的版本一致！！ 包括后面的子编号！我之前只看到conda装的cudatoolkit是10，本机的CUDA也是10，就认为一致，但其实本机的CUDA是10.0.x，conda默认装了最新的 cudatoolkit是10.1.x，后来卸载掉conda装的高版本，重新装10.0.x版本的cudatoolkit才行

    • conda装 cudatoolkit 一般默认会装好cudnn，可以用 conda list | grep 'cu' 查看

  5. 装OpenBLAS

    从源码安装

    git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
cd OpenBLAS
make FC=gfortran -j $(($(nproc) + 1))
make PREFIX=~/Openblas install
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/home/shaoxiaowen/Openblas/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

  6. [可选]如果要用matcaffe

    装matlab，在linux下装完之后要激活，因为是用学校买的正版产品，需要用桌面环境打开安装程序。。

    VNC用gnome桌面好难。。一直不出来terminal，最后还是改用xfce4桌面 照抄别人的配置。。终于激活上了！配置文件放在 ~/.vnc/xstartup

    #!/bin/sh
x-terminal-emulator -geometry 80x24+10+10 -ls -title "$VNCDESKTOP Desktop" &
session-manager & xfdesktop & xfce4-panel &
xfce4-menu-plugin &
xfsettingsd &
xfconfd &
xfwm4 &

修改源码的编译配置

修改Makefile.config，按照自身设备的条件

  • 使用cuDNN，将USE_cuDNN 这一句的注释去掉

  • 使用opencv3，将OPENCV_VERSION := 3 的注释去掉

  • BLAS 改为 open ，并且设置具体的include和lib路径，要具体到include文件夹  lib文件夹！

  • ANACONDA_HOME 这一句的注释去掉，改为自己的conda环境的路径

  • PYTHON_INCLUDE 和 PYTHON_LIB：把原本路径在系统下的那句注释掉，去掉ANACONDA_HOME下PYTHON_INCLUDE PYTHON_LIB 的注释

  • WITH_PYTHON_LAYER 这一句的注释去掉

  • 使用matcaffe，把 MATLAB_DIR 这一句的注释去掉，改为MATLAB所在路径

  • LIBRARY_DIRS 添加 /usr/lib/x86_64-linux-gnu

  • 根据CUDA版本注释一些 arch

修改Makefile

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tips

caffe源码的github仓库下的issue是个好东西，关键字search用起来！ https://github.com/BVLC/caffe/issues

==不用CMAKE，直接MAKE==

[LATEST!!]

make all -j32

报错要用c++11

原来一直没装上opencv

报错没有 boost_python

报错mexext command not found

  • 解决：改Makefile.config，MATLAB_DIR 要改为mexext在的父路径
  • 比如这里的mexext，在 /usr/local/MATLAB/R2019a/bin，则MATLAB_DIR=/usr/local/MATLAB/R2019a

报错 缺乏一些OpenCV的lib

  • 缺乏 libpng.16.so

  • 解决：

    按照帖子下面的两个方法都尝试，

    https://stackoverflow.com/questions/31962975/caffe-install-on-ubuntu-for-anaconda-with-python-2-7-fails-with-libpng16-so-16-n

    1，其实是lib的依赖库没有添加到路径！改Makefile.config， 添加到LIB_DIR里面

    • 用 ldd 查看缺失的库所依赖的库的路径：

      ldd libpng.16.so

    • 发现有一些库还是放在 /lib/x86_64-linux-gnu/ 下面的！！好坑

    2，在Makefile.config里添加LINKFLAGS， 相当于为Makefile里的LINKFLAGS设置默认的初值

  • LINKFLAGS，添加当前环境下的lib：anaconda3/envs/env_name/lib

    LINKFLAGS := -Wl,-rpath,/path/to/lib

    【我怀疑下面这个才是根本原因】：

    很可能是opencv的版本出了问题，原来现在真的有opencv4.1。。conda里面3和4 都装了。。而且指向的都是4.。

  • 我C，就是opencv的版本！！！！！！注意用conda装的时候一定要选好版本啊啊啊啊啊啊

  • 如果不小心装错了，先把conda环境里原本有的所有opencv都卸掉！然后再重新装！

没有报错了，接着编译pycaffe 和 matcaffe：

make pycaffe -j32
make matcaffe -j32

make runtest(其实这个没成功但是上面的都能正常用了就算了！)

==用CMAKE==

[貌似最后没完全成功，但是 make all 和 make pycaffe 似乎是OK的，

不过这些报错的解决方法应该是OK的，只是后面还有新的报错就懒得再管了，

放弃cmake直接在根目录下make了，这似乎是比较主流的做法]

cmake报的错：

报错boost

报错找不到boost python

  • 在Dependencies.cmake对应的那一行（报错的那一行）改 python为python27

    原本大概是： find_packages(Boost COMPONENTS python)，把这里的python改为python27

make阶段：
make all -j32

报错libprotobuf版本比较高 需要用C++11编译

  • 在CMakeList.txt里面添加 SET( CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -O3")
make pycaffe -j32

报错没有cudnn

  • 在conda下安装 cudatoolkit 注意看看本机装的CUDA版本
  • 在conda下安装cudnn

报错opencv

make matcaffe -j32
  • cmake:
    • 打开CMakeLists.txt的BUILD_matlab
    • 报错的话，忽略那个错。。其实是作者代码没有处理好。。
      • 出错的地方在于，要把那些库文件转换为make命令中的 -l${lib_name} 的这个函数，因为库文件的变量中，还保存了PUBLIC、PRIVATE等cmake target_link_libraries这个函数的关键字，但是却没有在convert时解析这些关键字。。。所以遇到这些关键字就判为FATAL_ERROR了。。
      • 找到出错的那个文件，把报错等级的error改为warning。。
  • make

测试使用

https://blog.csdn.net/wzz18191171661/article/details/70149070

pycaffe

编译完之后，测试pycaffe：

  • 如果import失败可能是因为要添加pycaffe的路径(caffe根目录下的python文件夹)到 ~/.bashrc的PYTHONLIBRARY 并source
import caffe
caffe.__version__
  • 如果提示warning 缺少一些包或是版本不对应，用 pip install

caffe

测试caffe，在caffe的根目录下：

./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh
  • 可以看到训练的过程，最终测试的精度是　0.98+
  • 如果报错，去看看这些脚本文件都做了什么

Check failed: mdb_status == 0 (2 vs. 0) No such file or directory

一般报错这个，大多是 数据集的路径不对！看看prototxt里面指定了数据集的路径里，有没有数据集！

matcaffe

make mattest

报错 一大堆动态库找不到，这些动态库都是装在conda环境下的

  • 意味着编译matcaffe的时候用的是conda环境的，但是mattest不是

  • mattest竟然用的动态库都是系统下面的？为什么不是直接用编译时候指定的anaconda_home的那些？

  • 还要改 LD_LIBRARY_PATH ，添加conda环境下的lib路径，并且export，但是这个是很辣鸡的替代方法！【因为如果是其他情况下，需要用根目录的lib或是其他环境的lib怎么办？】

    export LD_LIBRARY_PATH=/path_to_conda/envs/env_name/lib:$LD_LIBRARY_PATH

  • well, 官方都这么说了

报错 Could not convert handle to pointer due to invalid init_key. The object might have been cleared.

在MATLAB使用的时候可能要先添加 matcaffe的路径：

  • 在caffe根目录下运行MATLAB
  • 在MATLAB命令行中 输入 addpath ./matlab %添加matcaffe的路径
  • 在MATLAB命令行中 输入 help caffe %如果输出caffe的详细信息则代表路径添加成功
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