Edit me

By garion9013 on 2015.08.26

개인적인 필요가 있어서 Neuralix님이 올려주신 Ubuntu 14.04 설치법 및 caffe 사이트의 설치법 참조하여, cmake 빌드에 성공하였습니다. 이미 성공한 뒤에 막 올리는 설치법이기 때문에 CUDA에 대한 설치법은 적지 않겠으며, 기억에 의존해서 적는 방법들이기 때문에 성공을 장담하지는 못합니다. 매우 친절하지 못한 설치법입니다만, 제 환경에서 어떤 방식으로 설치하였는지 요약해놓을 겸, 필요하신 분이 있을 것 같아서 올려둡니다. 더 구체적인 부분은 추후에 업데이트하거나, 시도하시는 다른 분들이 자유롭게 업데이트 해주시리라 믿고 진행하겠습니다.

Caffe 설치 성공한 환경

  • Ubuntu 12.04 (3.2.0-84-generic)
  • Intel(R) Core(TM) i5-2500 CPU @ 3.30GHz
  • Nvidia GeForce GTX 650

본 문서가 설명하는 Caffe 설정 및 주의사항

  • GPU 사용가능
  • CUDA 7.0, cuDNN(R2) 설치함
  • BLAS 라이브러리로 atlas 사용
  • Boost 1.55 사용
  • OpenCV 2.4 이상 사용
  • Cmake 3.3 사용

설치 과정

1) 의존성 패키지 설치

caffe 사이트와 일치하는 의존성 패키지 목록들 입니다. sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install libatlas-base-dev

2) 12.04에서 apt-get으로 지원하지 않는 의존성 패키지 설치

14.04에는 포함되어 있으나 12.04에는 포함되지 않은 의존성 패키지들을 다운받아 설치합니다. caffe 사이트의 설치법과 동일합니다. ```

glog

wget https://google-glog.googlecode.com/files/glog-0.3.3.tar.gz tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz cd glog-0.3.3 ./configure make && make install

gflags

wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip unzip master.zip cd gflags-master mkdir build && cd build export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1 make && make install

lmdb

git clone https://github.com/LMDB/lmdb cd lmdb/libraries/liblmdb make && make install ```

3) Caffe 홈페이지와 일치하지 않는 의존성 패키지(OpenCV, boost) 설치

  • Boost 1.55
    caffe 홈페이지에서 boost 1.55 이상을 권장하고 있습니다만, 적혀있는 설치법대로 하면 하위 버전이 설치되는 것 같아서 패키지 이름을 바꿔서 시도했습니다. sudo apt-get install libboost1.55-all-dev
  • OpenCV 2.4 이상
    Ubuntu 12.04에서는 OpenCV의 최신 버젼을 다운 받을 수 없고, 기존 버전은 버그가 나기 때문에 ppa를 통해 OpenCV 2.4버젼을 설치합니다. ppa를 이용하면, "출처가 확인되지 않은" pre-built package들을 설치할 수 있습니다. 사용시 주의바랍니다. 설치시 2.4 버젼이 깔리는지 확인합니다. sudo add-apt-repository ppa:yjwong/opencv2 sudo apt-get update sudo apt-get install libopencv-dev

4) Anaconda python 설치

HDF5 등 python 의존성 라이브러리가 Anaconda python을 통해 설치됩니다. 그냥 python을 가지고 진행해도 되지만, 후에 혹시 문제가 생길까봐 Anaconda python을 설치했습니다. 구체적인 과정은 간단하므로 생략하고, CMAKE의 Path 설정을 해줘야합니다. ~/.bashrc파일을 열어서 다음과 같은 내용을 추가합니다. export PATH=/home/Username/anaconda/bin:$PATH (자동으로 추가되기도 합니다.) export CMAKE_PREFIX_PATH=/home/Username/anaconda:$CMAKE_PREFIX_PATH

5) Python 의존성 라이브러리 설치

numpy, pandas 등 python에서 필요한 라이브러리를 설치합니다. cd $CAFFEROOT/python for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

6) CUDA 설치

생략 (설치 디렉토리 /usr/local/cuda)

7) cuDNN 설치

생략 (설치 디렉토리 /usr/local/cuda/lib64 및 include에 직접 복사함.)

7) Cmake 3.3 설치

생략

8) Caffe 설치

  • Github에서 caffe를 다운 받습니다. git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

  • caffe의 루트디렉토리에서 build 디렉토리를 생성하고 빌드합니다. mkdir build cd build cmake .. make

  • compile된 Caffe가 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 test를 수행합니다. make runtest

저는 아래와 같은 결과가 나왔습니다. 여기까지 되었으면 성공입니다. ``` [----------] Global test environment tear-down [==========] 1160 tests from 198 test cases ran. (242354 ms total) [ PASSED ] 1160 tests.

YOU HAVE 2 DISABLED TESTS ```

Tags: caffe