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kivantium活動日記

プログラムを使っていろいろやります

Ubuntu14.04へのCaffeのインストール

Deep Learningライブラリで最も使われるCaffeのインストール方法をメモしておきます。
最終更新日: 2015/12/24

環境設定

Ubuntu 14.04です。基本はCaffe | InstallationUbuntu Installationに従います。

SIG2D’14を参考にするのもいいと思います。

依存パッケージのインストール

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

CUDAのインストール

CPUのみで使う場合はこの過程はスキップできます。

CUDA 7.5 Downloads | NVIDIA DeveloperからUbuntu 14.04向けのdebをダウンロード。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

BLASのインストール

sudo apt-get install libatlas-base-dev

その他

sudo apt-get install python-dev python-pip
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

コンパイル

git clone https://github.com/BVLC/caffe
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
make all
make test
make runtest

を実行します。
GPUのない環境では、makeの前にMake.config内のCPU_ONLY := 1をコメントアウトします。
make runtestが成功したらインストール終了です。

libcudart.so.7.0: cannot open shared object fileのようなエラーが出たのですが、

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

で解決しました。(参考: Why can't libcudart.so.4 be found when compiling the CUDA samples under Ubuntu?

Python関係のインストール

依存パッケージをインストールします。

cd python
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

python関係をコンパイルします。

cd ..
make pycaffe

numpy/arrayobject.hが存在しないというエラーが出たのですが、apt-getでpython-numpyを入れたら解決しました。

~/.bashrcに

export PYTHONPATH=(Caffeのpythonフォルダへのパス):$PYTHONPATH

を追加し、source ~/.bashrcで読み込みます。
pythonを起動してimport caffeができたら完了です。

使い方の例

kivantium.hateblo.jp
を参照してください。