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caffe安装过程分享(for osx10.11.4)

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坐井观蛙
2016.05.15 15:26* 字数 1246

因为要做人脸识别,所以先要安装caffe,首先说明一下我的安装环境

电脑:MacBook Pro

显卡:NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB

系统:OX EI Caption 版本10.11.4

安装过程基本是按照这篇博客来的,http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/教程还是比较详细,不过我也遇到不少问题,导致我花了三天才装好。下面就来看一下吧

1.安装Homebrew

根据http://brew.sh/上面的说明安装Homebrew包管理

2.安装Anaconda Python

1.从https://store.continuum.io/cshop/anaconda/下载和安装Anaconda Python包(其中包括Caffe框架用到的hdf5)

export PATH=~/anaconda/bin:$PATH

这一步要注意的是,那个hd5的安装,因为后面我的有一个报错好像就是因为没有安装hdf5,所以后面可能还需要再单独装一遍hdf5.

3.安装CUDA

从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载并安装CUDA 7.5

从http://www.nvidia.com/object/mac-driver-archive.html下载并安装最新的CUDA 独立驱动

教程里用的是CUDA7.0,我用的是7.5,所以在设置路径的时候注意对应版本。

export PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin:$PATH

export DYLD_LIBRARY_PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH

4.安装BLAS-Intel MKL

由于Mac OS X操作系统自带的BLAS库存在一些不稳定的问题,因此我选择安装Intel MKL库。如果你是在校大学生,可以使用学校邮箱从https://software.intel.com/en-us/qualify-for-free-software/student页面申请Intel Parallel XE 2015安装包(后面不要忘记在Makefile.config中设置BLAS:=MKL)

确保在安装Intel Parallel XE时选择每一个组件(因为缺省情况下不会安装MKL组件)

cd /opt/intel/mkl/lib/

sudo ln -s . /opt/intel/mkl/lib/intel64

(因为在编译Caffe时Caffe会从MKL的intel64目录中去搜索mkl的库,但是在安装MKL后,MKL的lib目录下并没有intel64这个目录,所以需要建立一个intel64目录到lib目录的软链接)

5.安装cuDNN

https://developer.nvidia.com/cudnn页面下载并安装cuDNN库(别忘了在Makefile.config中取消USE_CUDNN := 1的注释)

tar -xzvf cudnn-6.5-osx-v2.tgz

cd cudnn-6.5-osx-v2

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

这一步需要注意一下,不要下最新的v5版本,会报错,用v4的版本会比较好

6.通过Homebrew安装依赖项

brew edit opencv

将下面两行

args << "-DPYTHON#{py_ver}_LIBRARY=#{py_lib}/libpython2.7.#{dylib}"

args << "-DPYTHON#{py_ver}_INCLUDE_DIR=#{py_prefix}/include/python2.7"

替换为

args << "-DPYTHON_LIBRARY=#{py_prefix}/lib/libpython2.7.dylib"

args << "-DPYTHON_INCLUDE_DIR=#{py_prefix}/include/python2.7"

brew install --fresh -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb homebrew/science/opencv

brew install --build-from-source --with-python --fresh -vd protobuf

brew install --build-from-source --fresh -vd boost boost-python

7.从Github上面克隆Caffe的代码

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

cd caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config

8.配置Makefile.config

设置BLAS := mkl

取消USE_CUDNN := 1注释

检查并设置Python路径,在这里注意一下,因为我们需要anaconda里的python,我的python设置如下

# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.

# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \

/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:

# Verify anaconda location, sometimes it's in root.

ANACONDA_HOME := /anaconda

PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \

$(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \

# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)

# PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m

# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \

#                /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.

# PYTHON_LIB := /usr/lib

PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

又因为我的系统版本问题导致我一直make clean出错,然后我在git上找到别人分享的一个针对osx EI的makefile
https://github.com/SvenTwo/caffe/blob/8a00f49bbe5ea699ad1236540943e88387b61b5b/Makefile

9.设置环境变量

原文是

export DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$HOME/anaconda/lib:/usr/local/lib:/usr/lib:/opt/intel/composer_xe_2015.2.132/compiler/lib:/opt/intel/composer_xe_2015.2.132/mkl/lib

但是我的路径跟他不一样,所以我按照我的改了一下,不知道之后使用会不会出问题,不过到最好倒是成功安装了

10.编译Caffe

make clean

make all

make test

make runtest

make pycaffe

make distribute

make all的时候注意库的链接路径,make runtest注意,因为是OX EI Caption版本的,所以会有这样的一个问题
DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH is cleared by the new System Integrity Protection feature of El Capitan
所以要把System Integrity Protection禁止掉

具体可以参考
http://www.macworld.com/article/2986118/security/how-to-modify-system-integrity-protection-in-el-capitan.html

在make的时候还有一个报错,提示需要安装Xcode Command Line Tools
具体安装可参考以下链接
http://railsapps.github.io/xcode-command-line-tools.html

安装过程真的蛮痛苦的,希望能对大家有所帮助。

程序
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