ubuntu14.04 faster-rcnn GPU环境配置(2)
1. Anaconda的安装
1)下载anaconda:
https://www.continuum.io/downloads#Linux
下载后,在终端执行:
bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
2)配置环境变量
1、在终端输入sudo gedit /etc/profile,打开profile文件
2、在文件末尾添加一行:
export PATH=/home/ituring/anaconda2/bin:$PATH
其中,将“/home/iturin/anaconda2/bin”替换为你实际的安装路径。保存。
使环境变量立即生效;
source /etc/profile
如果需要改回默认的python目录:
export PATH=/usr/bin:$PATH
3) 安装opencv2
重要:
上文在安装opencv时,也需要编译,花费大量时间,anconda可以直接用conda安装opencv2.4,安装方法如下:
$ conda install opencv
$ conda list opencv
opencv 2.4.10 np110py27_1
$ python
>>import cv2
我试了,比上文手动编译会快很多。
2. 安装依赖包
1) leveldb等
sudo apt-get install -y libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
记住,这里有个坑,不要直接用apt-get install安装libprotobuf-dev,因为faster-rcnn用的是protobuf 2.6.1,直接用apt-get install的protobuf 是最新的,一般是3.2.0。这会导致faster-rcnn的python接口编译失败,而且protobuf很难卸载。这里我之前踩过坑。protobuf需要单独安装。
2) 安装boost和atlas
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
3)安装gflag,glog和lmdb
sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
安装git(非必须依赖),但是方便下代码,相信每个程序员都需要git,:)
sudo apt-get install git
4) 安装protobuf
conda install -c anaconda protobuf=2.6.1
或者也可以用pip安装
pip install protobuf == 2.6.1
5) 安装easydict
pip install easydict
至此,所有的依赖包都安装完成。
3. 编译caffe
1) 下载caffe代码
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git ~/caffe
2) 修改Makefile
cp Makefile.config.example Makefile.config
sudo gedit Makefile.config
以下是修改部分,使用cudnn和python接口,没有使用matlab接口。其他都不需要修改。
将# USE_CUDNN := 1 修改成: USE_CUDNN
将# WITH_PYTHON_LAYER := 1 修改为 WITH_PYTHON_LAYER := 1
然后就可以开始编译caffe和caffe python接口啦
3) 编译caffe
cd ~/caffe
make all -j8
make test -j8
make runtest -j8
如果中间没有出现任何错误,那caffe就编译成功了。
4) 编译caffe python接口
这里不需要再安装caffe/Python/requirements.txt的依赖库了,因为anaconda都已经包括了,anaconda就是这么强大。
make pycaffe -j8
make pytest -j8
5) 修改环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
写入
export PYTHONPATH=~/caffe/python
使环境变量立刻生效:
source ~/.bashrc
到这,caffe和caffe的python接口就安装成功了,试下在python下import caffe,如果没有报错就说明安装成功。
4. faster rcnn编译与运行
1)拉取faster rcnn代码
git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
2)cd到lib目录,生成cython
cd py-faster-rcnn/lib
make -j8
3)修改Makefile.config文件
cd到faster-rcnn/caffe-fast-rcnn目录下
cp Makefile.config.example Makefile.config
Makefile.config的修改方式和caffe一样,把usecudnn的注释去掉,把with python的注释去掉,就ok了。
4)替换cudnn文件
1).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp.
3).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/layer里的,所有以cudnn开头的文件都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件
3).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/layer里的,所有以cudnn开头的文件都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件
5)编译pycaffe
make -j8 && make pycaffe
6)下载模型
cd到py-faster-rcnn/data/scripts,可以直接运行fetch_faster_rcnn_models.sh脚本下载,但是一般都不成功,另一种方法是复制其中的URL地址(http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/faster-rcnn-data),用迅雷下载。
下载后把faster_rcnn_models.tgz解压到py-faster-rcnn/data下。
7)运行demo
cd到py-faster-rcnn/tools
python demo.py
结果如下
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