모두의연구소 기술블로그

◦      http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#prerequisites


◦      http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html : 여기 있는게 더 확실한 접근 법인 것 같다. 따라서 이걸 위주로 실행하도록 한다

◦      설치환경

▪      OS : Ubuntu 14.04 LTS

▪      GPU : NVIDIA Geforce 970 

•      General Dependencies (http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html)

◦      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

▪      결과 : E: Unable to correct problems, you have held broken packages 가 떴다. 실패했다는 의미다

▪      따라서 해결책을 보니 다음과 같은 것이 있어서 실행해 본다

▪      Option 1 : sudo apt-get upgrade

▪      그 다음 다시 설치해보자 : 해결이 안됐다

▪      Option 2 : synaptic을 설치하란 얘기가 있다. 이거 한번 해보자

▪      sudo apt-get install synaptic

▪      이거 깔고 위에것 수행 함 -> 똑같은 에러메세지가 나왔다 .. 이미 깔려있어서 그런 것인가?

▪      Option 3 : apt-get이 아니라 aptitude로 설치하란 이야기들이 있다. 해보자

▪      1) sudo apt-get install aptitude : aptitude 설치

▪      2) sudo aptitude install --no-install-recommends libboost-all-dev

▪      aptitude는 위의 옵션을 인식하지 못한다

▪      저 옵션을 지우고 그냥 sudo apt-get install libboost-all-dev 해보자

▪      설치는 됐다.. 그러나 이게 맞는 것인지는 잘 모르겠다. 암튼 옵션을 지우고 전부다 설치해 버린 느낌이다

•       Prerequisites (http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html)

◦      CUDA

▪      일단 지금 깔려있는 버젼부터 확인해 보자

▪      커맨드 창에다가 아래 명령어를 입력하면 버젼이 나온다

▪      nvcc --version

▪      확인 결과 7.5가 설치되어 있음을 확인했다

▪      설치가 안되어 있으면 cuda를 설치하라

▪      참고 : https://github.com/facebook/fbcunn/blob/master/INSTALL.md

▪      Torch 설치를 위한 메뉴얼인데 여기서 CUDA와 cuDNN설치에 관하여 나와있다

▪      파일명을 잘 보고 맞춰서 설치하기 바란다

▪      나의 경우 이 방법으로 CUDA와 cuDNN을 설치했음

◦      BLAS

▪      sudo apt-get install libatlas-base-dev : ATLAS를 설치했다


◦      Python

▪      아나콘다가 설치되어 있기 때문에 패스하도록 해보자 (나의 경우)

▪      아나콘다 설치가 안되어 있다면 

▪      https://www.continuum.io/downloads

▪      여기 들어가서 2.7 버젼으로 설치한다

◦      Remaining dependencies, 14.04

▪      sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev


◦      OpenCV 3.0

▪      아래의 것을 기초로 진행할 예정 

▪      http://www.bogotobogo.com/OpenCV/opencv_3_tutorial_ubuntu14_install_cmake.php


▪      위에껄로 설치했더니 OpenCV 3.1이 설치되어 버렸고, 하란대로 했더니 사진을 띄울 수 있었다

•      Compilation ( http://installing-caffe-the-right-way.wikidot.com/start)

◦      이제 홈 디렉토리로 간다음에 caffe를 클론하도록 하자

▪      git clone https://github.com/BVLC/caffe.git


▪      cd caffe

◦      그 후 Makefile.config를 수정해야 한다

▪      cp Makefile.config.example Makefile.config

▪      수정은 나의 환경에 맞게 진행해야 한다. 이 부분은 여길 참조했다 : http://installing-caffe-the-right-way.wikidot.com/start (얘네들의 설정은 MAC에 적합해 보인다)

▪      Makefile.config에 대한 보다 자세한 설명은 아래를 참조하면 좋다

▪      https://github.com/BVLC/caffe/pull/1667


▪      내가 주석제거한 Makefile.config 부분 (아나콘다의 파이썬을 이용하는 방향으로 설정했다)

▪      USE_CUDNN := 1


▪      OPENCV_VERSION := 3


▪      MATLAB_DIR := /usr/local (난 우분투에 매틀랩을 설치했기 때문에)


▪      ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
$(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
$(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \


▪      PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib


▪      WITH_PYTHON_LAYER := 1


▪      USE_PKG_CONFIG := 1


◦      Compile 

▪      make clean

▪      make all

▪      make test

▪      make runtest

▪      여기서 에러가 발생 했음

▪      .build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libhdf5_hl.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

▪      해결 방법은? /.bashrc 하단에 아나콘다 패스와 cdua path를 추가해줘라

▪      export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/home/park/anaconda/lib"

▪      위에것 하고 실행하면 test가 동작함을 확인했음

▪      파이썬을 위해서 (이것도 실행했음)

▪      make pycaffe (Caffe 홈 디렉토리에서 실행했음)

▪      ~/.bashrc 맨 뒷 부분에 caffe python path를 추가함

▪      export PYTHONPATH=/home/park/caffe/python:$PYTHONPATH


▪      distribute도 실행함

▪      make distribute (Caffe 홈 디렉토리에서 실행했음)

▪      import caffe 성공함 (참조 : http://installing-caffe-the-right-way.wikidot.com/start)

▪      맨 아래 부분 Done 위에 있는거 실행했다는 뜻임 ..

이제 Tutorial 을 진행해보도록 하자~~~!!!

http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html