Linux(Ubuntu20.04)安装配置Caffe环境(No module named caffe)

caid

分类: 人工智能、操作系统 0 0

0. 前言

ImportError: No module named caffe

我滴天,这咖啡真不好喝!

我感觉我为了解决这个问题,都能写一篇论文了,整整搞了两天,是真麻烦,所以,我建议,如果能换成不用caffe的代码的话,尽量别用caffe跑了,太难了~

1. 尝试解决办法

首先,网上推荐的是用编译的方式进行安装配置caffe。具体如下:

1.1 创建环境

conda create -n caffe_env python=2.7.18
conda activate caffe_env
pip install pip -U
pip install numpy

1.2 安装依赖

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 libopenblas-dev
sudo apt install libatlas-base-dev
sudo apt install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

1.3 配置caffe

下载 caffe
解压 unzip caffe-master.zip
进入caffe根目录:
复制Makefile.config.bak为Makefile.config
修改Makefile.config和Makefile文件。
Makefile.confg参考如下:

USE_CUDNN := 1
OPENCV_VERSION := 3
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# 如果cuda版本大于等于9.0,则注释以下两行:
# -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
# -gencode arch=compute_20,code=sm_21
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
                -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
                -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
                -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
                -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
                -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
                -gencode arch=compute_61,code=compute_61
BLAS := atlas
ANACONDA_HOME := $(HOME)/conda/envs/py3_caffe_source
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
                  $(ANACONDA_HOME)/include/python3.6m \
                  $(ANACONDA_HOME)/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib
WITH_PYTHON_LAYER := 1
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
BUILD_DIR := build
DISTRIBUTE_DIR := distribute
TEST_GPUID := 0
Q ?= @

Makefile内容主要修改以下两项:

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
PYTHON_LIBRARIES ?= boost_python3 python3.6m

1.4 编译caffe

make all -j8
make test -j8
make pycaffe -j8
# 如果报错 需重新编译 make clean

1.5 收尾

拷贝编译后的libcaffe.so至caffe的虚拟环境
在caffe源码项目下/python目录下:

cp -rf caffe/ ~/miniconda3/envs/py3_caffe_source/lib/python3.6/
cp -rf ../.build_release/lib/* ~/miniconda3/envs/py3_caffe_source/lib/

进入conda虚拟环境安装caffe依赖的Python库

pip3 install numpy
pip3 install scikit-image
pip3 install protobuf

大概流程就这样,具体报错就网上搜吧。

2 大杀器!完美解决,简单方便

2.1 安装环境

conda create -n caffe_env python=3.6.10
conda activate caffe_env
conda install -c defaults caffe-gpu

2.2 测试环境

(caffe_env) user@user-Ubuntu:~/caffe_env$ python
Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, May  5 2021, 11:02:1)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import caffe
>>> exit()

如果不报错,就成了,我完成时成了,挣了两天的活,最后,一句命令搞定了,既开心又生气。
反正希望能帮到你们,能解决问题最好,每个人的情况不一样,我建议首先试试第2步的大杀器,太棒了。

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caffe、Linux、人工智能、神经网络

作者简介: caid

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