英文好的请直接参考官方安装文档:Ubantu14.04下的源码编译

Caffe2的安装相比以前Caffe一代的安装,简直有点一键装机的感觉,下面简单总结下Caffe2的安装。

环境:Ubantu14.04

安装步骤:

1.依赖库安装

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
build-essential \
cmake \
git \
libgoogle-glog-dev \
libprotobuf-dev \
protobuf-compiler \
python-dev \
python-pip
sudo pip install numpy protobuf

2.GPU库安装(可选)

a.CUDA安装

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends
wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb"
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

b.cuDNN 5.1安装

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz"
wget ${CUDNN_URL}
sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5..tgz -C /usr/local
rm cudnn-8.0-linux-x64-v5..tgz && sudo ldconfig

3.其它依赖(可选)

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
libgtest-dev \
libiomp-dev \
libleveldb-dev \
liblmdb-dev \
libopencv-dev \
libopenmpi-dev \
libsnappy-dev \
openmpi-bin \
openmpi-doc \
python-pydot
sudo pip install \
flask \
graphviz \
hypothesis \
jupyter \
matplotlib \
pydot python-nvd3 \
pyyaml \
requests \
scikit-image \
scipy \
setuptools \
tornado

4.下载和编译

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git && cd caffe2
make && cd build && sudo make install

5.测试是否安装成功

python -c 'from caffe2.python import core' >/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"

如果成功,显示Success,恭喜安装成功;否则显示Failure。如果失败则可能是Python环境变量甚至问题,具体可在文件~/.bashrc(可使用 gedit或vim打开)中添加Python的环境变量代码,然后重启下终端,如下所示:

export PYTHONPATH=/usr/local:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ubuntu/caffe2/build
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

整个过程一般没什么问题,看来Caffe2确实已经比较接近产品级开发的使用了。

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