우분투에서 Caffe 설치하기 매뉴얼

모두의연구소 딥러닝연구실 DeepLAB의 이동헌 연구원님이 정리한

<우분투에서 Caffe 설치하기 매뉴얼> 입니다.

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Caffe Installation in Ubuntu

공식 매뉴얼 참조
http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#prerequisites
http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html

설치 환경
- OS: Ubuntu 14.04 LTS
- GPU: NVIDIA Geforce 980

※ 설치 오류가 많이 나는 편인데 사용하는 PC 환경에 따라 오류 종류가 다르며, 나의 경우 다음과 같이 버전을 바꾸었더니 설치가 원활히 이루어졌다.
- Anaconda 설치 > Python 설치
- OpenCV 3.x 설치 > OpenCV 2.4.x 설치

※ Linux 환경에서 명령어를 입력할 때는 directory를 확인하고 설정하도록 한다.
 하위 폴더로 이동: >> cd  / 상위 폴더로 이동: >> cd ..

1. General Dependencies
>> 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

2. CUDA 설치
https://github.com/facebook/fbcunn/blob/master/INSTALL.md  Install CUDA 참조

3. BLAS 설치
여러 종류가 있지만 ATLAS를 설치하면 뒤에서 설정에 편리
>> sudo apt-get install libatlas-base-dev 

4. Python 설치
>> sudo su
>> apt-get install idle

[Caffe에서 요구하는 라이브러리 설치 목록]
Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0
(or Anaconda 설치)
다운로드:  https://www.continuum.io/downloads

5. Remaining dependencies, 14.04
>> sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
(or Remaining dependencies, 12.04; 설치 항목이 많음)

6. OpenCV 설치
⦁ 아래 사이트를 참조하여 OpenCV 설치
(Ver 3.1)
http://embedonix.com/articles/image-processing/installing-opencv-3-1-0-on-ubuntu/
- 3rd step에서 cmake로 compile시, 설정 조건을 ②와 같이 설정
- (option) opencv_contrib module compile

(Ver 2.4.11)
http://computervisionwithvaibhav.blogspot.kr/2015/07/installing-opencv-300-on-ubuntu-1404_24.html
3rd step에서 cmake로 compile시, 설정 조건을 ②와 같이 설정

② https://gist.github.com/dynamicguy/3d1fce8dae65e765f7c4 참조
>> cmake -G "Unix Makefiles" -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++ CMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D BUILD_FAT_JAVA_LIB=ON -D INSTALL_TO_MANGLED_PATHS=ON -D INSTALL_CREATE_DISTRIB=ON -D INSTALL_TESTS=ON -D ENABLE_FAST_MATH=ON -D WITH_IMAGEIO=ON -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF -D WITH_GSTREAMER=ON ..

>> make all -j4
>> sudo make install
>> sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
opencv.conf 문서에 다음을 추가
/usr/local/lib

>> sudo ldconfig
>> sudo gedit ~/.bashrc.
bashrc 문서 맨 아래에 다음을 추가
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

7. Caffe 설치
①
>> git clone https://github.com/BVLC/caffe.git  (다운로드)
>> cd caffe
>> cp Makefile.config.example Makefile.config

② Makefile.config 문서 수정 (https://github.com/BVLC/caffe/pull/1667
참조)

⦁ USE_CUDNN := 1

⦁ MATLAB_DIR := /usr/local  (MATLAB 설치 시)
⦁ WITH_PYTHON_LAYER := 1

⦁ USE_PKG_CONFIG := 1

(OpenCV 3.x 사용 시)
⦁ OPENCV_VERSION := 3

(Anaconda 설치 시 python path는 주석처리 하고)
⦁ 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

③ Compile
>> make clean
>> make all  (여기서 error가 많이 발생. 앞의 조건들 충족했는지 확인!)
>> make test
>> sudo gedit ~/.bashrc
bashrc 문서 맨 아래에 다음을 추가
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

(Python설치 시)
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib"

(Anaconda설치 시)
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/home/(username)/anaconda/lib"

>> make runtest

④ pycaffe 설치
>> make pycaffe
>> sudo gedit ~/.bashrc
bashrc 문서 맨 아래에 다음을 추가
PYTHONPATH=/home/(username)/caffe/python:$PYTHONPATH

⑤ distribute 실행
>> make distribute

8. 설치 확인
>> cd >> (caffe home)/python
>> python
>> import caffe

9. 기타
(ffmpeg 에러 시)
>> sudo add-apt-repository ppa:mc3man/trusty-media
>> sudo apt-get update
>> sudo apt-get install ffmpeg gstreamer0.1.0-ffmpeg

(pyconfig.h 에러 시)
>> make clean
>> export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/include/python2.7
>> make all –j8

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