読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

モノクロタイム

I'm from the future!

DeepLearningライブラリ「Caffe」の実行環境をUbuntu14.04で作る

DeepLearning 研究

MacOSXではうまくいかないものの、Ubuntu14.04で環境作ったらあっさり上手くいった。

以下のサイトにはお世話になりました。ありがとうございます!
http://wiki.ruka-f.net/index.php?Caffe%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB

作業環境

  • VirtualBox4.3.20(ホストOS:OSX10.9 ゲストOS:Ubuntu14.04)
  • RAM 2GB
  • 容量 15GB

CUDAのインストール

過去記事↓を参考にしてください。

BLASのインストール

ATLASが標準らしいので、ATLASをインストールしました。

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev

pythonラッパーのインストール

今回はAnacondaを使わない方法でインストールしました。
Caffeをリポジトリから落としてきて、ディレクトリ名で日本語でない場所に展開してください。ダウンロードとか、ドキュメントのようなディレクトリ以下に展開するとラッパーインストールでこけます。
zipを展開したら、以下のコマンドを入力します。

$ sudo pip install -r /path/to/caffe/python/requirements.txt

requirements.txtには必要なパッケージが記載されています。

scikit-imageのインストールでコケる時

予め以下のコマンドでnumpyとscipyをインストールしてみてください。

$ sudo apt-get install python python-dev
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy

scikit-imageのインストールにはnumpyが必要みたいです。私の場合はscipyまで入れるとscikit-imageの部分でコケなくなりました。

他依存ライブラリのインストール

上記参考サイトの記述通り、コマンドを入力して依存ライブラリをインストールします。

$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

Caffeのコンパイル

$ cp Makefile.config.example Makefile.config

私はGPUを用いない方法でコンパイルしたかったので、Makefile.config内の上の方にあるCPU_ONLY := 1 を有効にしました。
cuDNNを使う方はUSE_CUDNN := 1を有効にすればOK。
後は以下のコマンドでコンパイルする。

$ make all

コンパイルにはあまり時間は掛からないです。
コンパイルが終わったら、以下のコマンドでちゃんとコンパイルができているか確認をすること。

$ make test
$ make runtest

とりあえずチュートリアルが動くようになると思います。