Mac OS X 10.10安装深度学习框架Caffe教程
Mac OS X 10.10安装深度学习框架Caffe教程
Author: Hoondy.com
翻译和修订:赵毅力(panovr at gmail dot com)
这份教程是关于在Mac OS X 10.10上安装深度学习框架Caffe的详细指南(成功测试的操作系统是Mac OS X10.10.3,2.3 GHz的英特尔酷睿i7 CPU,NVIDIA的GeForce GT650M显卡)
在过去的几天,我一直尝试着在我的MacBook Pro上面安装Caffe框架。Caffe是由Berkeley视觉小组开发的深度学习框架,你可以从Caffe的主页上http://caffe.berkekeyvision.org/获取更多关于它的介绍。如果你正在阅读这篇教程,你可能已经注意到了要在Mac OS X上面安装Caffe框架,你必须安装正确的依赖,并从不同的地方下载几个第三方库和工具包。Caffe网站上关于Mac OS X的安装文档有点过时,并不十分完整,有时还有点令人费解。所以,我决定分享我的成功故事,并为简单起见,我把它做成一个一步一步的安装教程,用于帮助和指导其他人如何在Mac OS X上安装Caffe框架。为了获得最大的计算性能,我将使用我的MacBook Pro上面的NVIDIA GPU并链接NVIDA的cuDNN GPU库进行加速。
详细安装步骤:
- Homebrew
- 根据http://brew.sh/上面的说明安装Homebrew包管理
- Anaconda Python
- 从https://store.continuum.io/cshop/anaconda/下载和安装Anaconda Python包(其中包括Caffe框架用到的hdf5)
- export PATH=~/anaconda/bin:$PATH
- CUDA
- 从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载并安装CUDA 7.0
- 从http://www.nvidia.com/object/mac-driver-archive.html下载并安装最新的CUDA 独立驱动
- export PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-7.0/bin:$PATH
- export DYLD_LIBRARY_PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-7.0/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH
- BLAS - Intel MKL
- 由于Mac OS X操作系统自带的BLAS库存在一些不稳定的问题,因此我选择安装Intel MKL库。如果你是在校大学生,可以使用学校邮箱从https://software.intel.com/en-us/qualify-for-free-software/student页面申请Intel Parallel XE 2015安装包(后面不要忘记在Makefile.config中设置BLAS:=MKL)
- 确保在安装Intel Parallel XE时选择每一个组件(因为缺省情况下不会安装MKL组件)
- cd /opt/intel/mkl/lib/
- sudo ln -s . /opt/intel/mkl/lib/intel64(因为在编译Caffe时Caffe会从MKL的intel64目录中去搜索mkl的库,但是在安装MKL后,MKL的lib目录下并没有intel64这个目录,所以需要建立一个intel64目录到lib目录的软链接)
- cuDNN
- 从https://developer.nvidia.com/cudnn页面下载并安装cuDNN库(别忘了在Makefile.config中取消USE_CUDNN := 1的注释)
- tar -xzvf cudnn-6.5-osx-v2.tgz
- cd cudnn-6.5-osx-v2
- sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib
- sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
- 通过Homebrew安装依赖项
- brew edit opencv
- 将下面两行
- args << "-DPYTHON#{py_ver}_LIBRARY=#{py_lib}/libpython2.7.#{dylib}"
- args << "-DPYTHON#{py_ver}_INCLUDE_DIR=#{py_prefix}/include/python2.7"
- 替换为
- args << "-DPYTHON_LIBRARY=#{py_prefix}/lib/libpython2.7.dylib"
- args << "-DPYTHON_INCLUDE_DIR=#{py_prefix}/include/python2.7"
- brew install --fresh -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb homebrew/science/opencv
- brew install --build-from-source --with-python --fresh -vd protobuf
- brew install --build-from-source --fresh -vd boost boost-python
- 从Github上面克隆Caffe的代码
- git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
- cd caffe
- cp Makefile.config.example Makefile.config
- 配置Makefile.config
- 设置BLAS := mkl
- 取消USE_CUDNN := 1注释
- 检查并设置Python路径
- 设置环境变量
- export DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$HOME/anaconda/lib:/usr/local/lib:/usr/lib:/opt/intel/composer_xe_2015.2.132/compiler/lib:/opt/intel/composer_xe_2015.2.132/mkl/lib
- 编译Caffe
- make clean
- make all
- make test
- make runtest
- make pycaffe
- make distribute
未经授权,请勿转载,谢谢!
评论
What an awesome post, I just read it from start to end. Learned something new after a long time.
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