Introduction de caffe en utilisant pyenv

2016.3.22 Nous présenterons toutes les bibliothèques souvent utilisées pour l'apprentissage automatique. L'environnement est Ubuntu 14.04 LTS (car c'est l'environnement recommandé pour caffe et chainer)

pyenv

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

python

pyenv install anaconda-2.1.0
pyenv rehash
pyenv global anaconda-2.1.0
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda-2.1.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Cette fois, j'ai utilisé anaconda-2.1.0 recommandé par Caffe. De plus, comme anaconda est un logiciel de calcul numérique, c'est pratique car numpy, scipy et scikit-learn sont inclus dès l'introduction.

Ensuite, nous avons présenté Caffe, Chainer, TensorFlow que nous utilisons habituellement à partir de la bibliothèque d'apprentissage en profondeur. Caffe

• cuda

## cuda install 
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

• BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler g++-4.6

• Café (corps principal)

## caffe
cd $HOME
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git ~/caffe
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
### ※
echo "CPU_ONLY := 1" >> Makefile.config
echo "CXX := /usr/bin/g++-4.6" >> Makefile.config

J'ai fini de tout mettre, donc je vais faire un test d'exécution

make -j4 all
make -j4 test
make -j4 runtest

Je veux utiliser caffe avec python, donc je vais vous présenter pycaffe.

##pycaffe
pip install -r ~/caffe/python/requirements.txt
sudo apt-get install python-dev python-pip python-numpy python-skimage
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
echo "export PYTHONPATH=~caffe/python/:$PYTHONPATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
make pycaffe

import caffe

S'il n'y a pas d'erreurs particulières, ça va. Il faut noter que ici

make pycaffe
CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp
touch python/caffe/proto/__init__.py
PROTOC (python) src/caffe/proto/caffe.proto

>>> import caffe
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "/home/yuki/caffe/python/caffe/__init__.py", line 1, in 
    from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, AdaDeltaSolver, AdamSolver
  File "/home/yuki/caffe/python/caffe/pycaffe.py", line 13, in 
    from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
ImportError: /home/yuki/.pyenv/versions/anaconda-2.1.0/bin/../lib/libm.so.6: version `GLIBC_2.15' not found (required by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libxvidcore.so.4)

Si vous obtenez une erreur comme celle-ci, pour le moment

/home/yuki/.pyenv/versions/anaconda-2.1.0/bin/../lib/libm.so.6

Si vous supprimez ce fichier, la bibliothèque sera chargée (pas complètement résolue).

Après tout, il est difficile de créer un environnement pour le café (´ ･ ω ･ ｀)

chainer

pip install chainer

C'est tout! !! C'est bon

Tensorflow Pour une raison quelconque, la bibliothèque n'est pas chargée et j'ai du mal [TensorFlow-Download and Setup] (https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/get_started/os_setup.html#pip-installation)

sudo apt-get install python-pip python-dev
#CPU
sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl