ubuntu14.04在tensorflow-gpu基础上安装caffe-segnet

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前提条件

其实已经装好了TensorFlow-GPU版的意思就是，已经装好了cudnn和cuda。

  • NVIDIA 驱动装好
  • 已装cudnn5.1
  • 已装cuda 8.0

具体步骤

  • 到github上下载caffe-segnet包，(记住对应你的cudnn版本，我这是5.0以上版本的。之前就在这遇过坑。) 然后解压；
  • 安装依赖包等等，如下：
sudo apt-get update
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
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
#sudo apt-get install python-skimage ipython python-pil python-h5py ipython python-gflags python-yaml 
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
  • 进入caffe-segnet目录，cp Makefile.config.example Makefile.config
  • 这一步可选，sudo pip install -r python/requirements.txt
  • make all -j4 && make test -j4 && make runtest -j4,出现PASSED字样表示make成功
  • make pycaffe -j4
  • NOTE重点 最后添加caffe环境变量 sudo gedit ~/.bashrc打开文件后，在最后一行加上export PYTHONPATH=/home/yann/caffe-segnet-cudnn5/python:$PYTHONPATH然后保存退出， 终端下执行source ～/.bashrc
  • OK!!! 接下来可以到python里import caffe了！！！

总结

我是发现了，配置这种环境真的很麻烦很麻烦，尤其网上博客特别多而大家机器环境又多不一样， 我都不知道该看哪一篇了。
所以，最好的办法是: 有即是无。把所有博客都忽略掉，然后到官网上找资料，一点点耐着性子看，即便是英文，没关系，一步步来，毕竟官网的教程是针对所有人的。这样即便你出问题了，你也可以到github上到issue里找，或者提问。 而不是照着别人的博客安装出现问题时在那里抓耳挠腮大骂fxxk。
记住：别人写出来的东西，更多是对某件事情的记录，而且那永远依托在他们个人机器的背景环境和自身技术积累上。我们折腾很久才做成的事情，也许对别人来说易如反掌。

参考链接

caffe官网
Segnet官网
到最后添加环境变量时参考
我师兄记录装caffe及一些其他的链接
Ubuntu14.04通过make或cmake编译安装caffe