J'essaie d'installer Caffe, mais j'ai rencontré l'erreur suivante
Sudo apt-get install caffe-cpu
[Sudo] password for :
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
E: Unable to locate package caffe-cpu
Ceci est ma version:
lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 16.04.4 LTS
Release: 16.04
Codename: xenial
J'ai essayé de suivre les instructions ici https://chunml.github.io/ChunML.github.io/project/Installing-Caffe-CPU-Only/
Eu
CXX src/caffe/test/test_hdf5_output_layer.cpp
In file included from src/caffe/test/test_hdf5_output_layer.cpp:8:0:
./include/caffe/layers/hdf5_output_layer.hpp:4:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:581: recipe for target '.build_release/src/caffe/test/test_hdf5_output_layer.o' failed
make: *** [.build_release/src/caffe/test/test_hdf5_output_layer.o] Error 1
C'est ce que j'ai
ThinkPad-T520:/usr/lib/x86_64-linux-gnu$ ls -al | grep libhdf5_serial
lrwxrwxrwx 1 root root 53 Jul 19 10:03 libhdf5_hl.so -> /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhdf5_serial_hl.so.10.0.2
-rw-r--r-- 1 root root 19953086 Apr 5 2016 libhdf5_serial.a
-rw-r--r-- 1 root root 1659560 Apr 5 2016 libhdf5_serial_fortran.a
lrwxrwxrwx 1 root root 32 Apr 5 2016 libhdf5_serial_fortran.so -> libhdf5_serial_fortran.so.10.0.2
lrwxrwxrwx 1 root root 32 Apr 5 2016 libhdf5_serial_fortran.so.10 -> libhdf5_serial_fortran.so.10.0.2
-rw-r--r-- 1 root root 238408 Apr 5 2016 libhdf5_serial_fortran.so.10.0.2
-rw-r--r-- 1 root root 878832 Apr 5 2016 libhdf5_serial_hl.a
-rw-r--r-- 1 root root 515320 Apr 5 2016 libhdf5_serialhl_fortran.a
lrwxrwxrwx 1 root root 34 Apr 5 2016 libhdf5_serialhl_fortran.so -> libhdf5_serialhl_fortran.so.10.0.2
lrwxrwxrwx 1 root root 34 Apr 5 2016 libhdf5_serialhl_fortran.so.10 -> libhdf5_serialhl_fortran.so.10.0.2
-rw-r--r-- 1 root root 80520 Apr 5 2016 libhdf5_serialhl_fortran.so.10.0.2
lrwxrwxrwx 1 root root 27 Apr 5 2016 libhdf5_serial_hl.so -> libhdf5_serial_hl.so.10.0.2
lrwxrwxrwx 1 root root 27 Apr 5 2016 libhdf5_serial_hl.so.10 -> libhdf5_serial_hl.so.10.0.2
-rw-r--r-- 1 root root 126232 Apr 5 2016 libhdf5_serial_hl.so.10.0.2
-rw-r--r-- 1 root root 3859 Apr 5 2016 libhdf5_serial.settings
lrwxrwxrwx 1 root root 24 Apr 5 2016 libhdf5_serial.so -> libhdf5_serial.so.10.1.0
lrwxrwxrwx 1 root root 24 Apr 5 2016 libhdf5_serial.so.10 -> libhdf5_serial.so.10.1.0
-rw-r--r-- 1 root root 2734288 Apr 5 2016 libhdf5_serial.so.10.1.0
lrwxrwxrwx 1 root root 50 Jul 19 10:03 libhdf5.so -> /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhdf5_serial.so.10.1.0
Après avoir modifié Makefine.config, obtenez
CXX src/caffe/util/hdf5.cpp
CXX src/caffe/util/benchmark.cpp
CXX src/caffe/internal_thread.cpp
CXX src/caffe/layer.cpp
CXX src/caffe/layer_factory.cpp
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0
/usr/bin/ld: cannot find -lopencv_imgcodecs
/usr/bin/ld: cannot find -lcblas
/usr/bin/ld: cannot find -latlas
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:572: recipe for target '.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0' failed
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0] Error 1
caffe-cpu se trouve dans les référentiels Ubuntu par défaut dans Ubuntu 18.04 et versions ultérieures. Mettez à niveau vers Ubuntu 18.04 et vous pouvez installer caffe-cpu avec la commande suivante:
Sudo apt update
Sudo apt install caffe-cpu
Résultats de apt-cache showpkg caffe-cpu
dans Ubuntu 18.04:
Reverse Depends:
caffe-cuda,caffe-cpu
caffe-cpu:i386,caffe-cpu
science-machine-learning,caffe-cpu
Dependencies:
1.0.0-6 - caffe-tools-cpu (5 1.0.0-6) python3-caffe-cpu (5 1.0.0-6) libcaffe-cpu1 (5 1.0.0-6) libopenblas-base (16 (null)) libatlas3-base (16 (null)) libblas.so.3 (0 (null)) caffe-cuda (0 (null)) libcaffe-cpu-dev (5 1.0.0-6) caffe-doc (5 1.0.0-6) caffe-cpu:i386 (32 (null))
Provides:
1.0.0-6 -
$ Sudo apt-get install -s caffe-cpu Lire les listes de paquets ... Terminé [.____] Construire un arbre de dépendance Lire les informations d'état ... Terminé les paquets seront installés: caffe-tools-cpu libboost-python1.65.1 libcaffe-cpu1 libgflags2.2 libgoogle-glog0v5 libleveldb1v5 lblmdb0 python3-caffe-cpu python3-gflags [. -leveldb Paquets suggérés: libcaffe-cpu-dev caffe-doc Les NOUVEAUX paquetages suivants seront installés: caffe-cpu caffe-tools-cpu libboost -python1.65.1 libcaffe-cpu1 libgflags2.2 libgoogle-glog0v5 libleveldb1v5 liblmdb0 python3-caffe-cpu python3-gflags python3-leveldb mis à jour ultérieurement, remove et 0 non mis à niveau. Inst libboost-python1.65.1 (1.65.1 + dfsg-0ubuntu5 Ubuntu: 18.04/bionic [AMD64]) Inst libgflags2.2 (2.2.1-1 Ubuntu : 18.04/bionique [AMD64]) Inst libgoogle-glog0v5 (0.3.5-1 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Inst libleveldb1v5 (1.20-2 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Inst liblmdb0 (0.9.21-1 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Inst liblmdb0 (0.9.21-1 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Inst libcaffe-cpu1 (1.0.0- 6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Inst caffe-tools-cpu (1.0.0-6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Inst python3-gflags (1.5.1- 5 Ubuntu: 18.04/bionic [tous]) Inst python3-leveldb (0 ~ svn68-3build3 Ubuntu: 18.04/bionic [AMD64]) Inst python3-caffe-cpu (1.0.0- 6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Inst caffe-cpu (1.0.0-6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Conf libboost-python1.65.1 (1.65.1+ dfsg-0ubuntu5 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Conf libgflags2.2 (2.2.1-1 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Conf libgoogle-glog0v5 (0.3.5- 1 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Conf libleveldb1v5 (1.20-2 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Conf liblmdb0 (0.9.21-1 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64 ]) Conf libcaffe-cpu1 (1.0.0-6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Config caffe-tools-cpu (1.0.0-6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64 ]) Conf Python3-gflag s (1.5.1-5 Ubuntu: 18.04/bionique [tous]) Conf python3-leveldb (0 ~ svn68-3build3 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Conf python3-caffe- cpu (1.0.0-6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64]) Conf caffe-cpu (1.0.0-6 Ubuntu: 18.04/bionique [AMD64])
J'ai trouvé que le meilleur moyen de se mettre en marche est d'utiliser conda. De cette façon, vous pouvez avoir de nombreux environnements caffe différents. Commencez par installer miniconda, puis créez un environnement
conda create -n caffe
ensuite
conda install caffe
OR
conda install caffe-gpu
Non seulement conda résout toutes les dépendances, mais il installe également la version correcte de cudatoolkit et cudnn. Et si vous voulez python 2, vous pouvez
conda create -n python2Caffe-GPU python=2.7
conda install caffe-gpu=1.0=py27heda4471_3
La variable, py27heda4471_3, est la version de construction et vous avez beaucoup à choisir
conda search caffe-gpu
donne une liste