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우분투

아래에는 Ubuntu 14.04 x64 또는 14.10 x64에서 Caffe, pycaffe 및 종속성을 설치하는 방법에 대한 자세한 지침이 나와 있습니다.

다음 스크립트를 실행합니다. 예를 들어 "bash compile_caffe_ubuntu_14.sh"(새 Ubuntu에서는 30 ~ 60 분)입니다.

# This script installs Caffe and pycaffe. 
# CPU only, multi-threaded Caffe.

# Usage: 
# 0. Set up here how many cores you want to use during the installation:
# By default Caffe will use all these cores.
NUMBER_OF_CORES=4

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev 
sudo apt-get install -y libopencv-dev libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev 
sudo apt-get install -y python-dev 
sudo apt-get install -y python-pip git

# For Ubuntu 14.04
sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler 

# Install LMDB
git clone https://github.com/LMDB/lmdb.git 
cd lmdb/libraries/liblmdb
sudo make 
sudo make install

# More pre-requisites 
sudo apt-get install -y cmake unzip doxygen
sudo apt-get install -y protobuf-compiler
sudo apt-get install -y libffi-dev python-pip python-dev build-essential
sudo pip install lmdb
sudo pip install numpy
sudo apt-get install -y python-numpy
sudo apt-get install -y gfortran # required by scipy
sudo pip install scipy # required by scikit-image
sudo apt-get install -y python-scipy # in case pip failed
sudo apt-get install -y python-nose
sudo pip install scikit-image # to fix https://github.com/BVLC/caffe/issues/50


# Get caffe (http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation)
cd
mkdir caffe
cd caffe
wget https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip
unzip -o master.zip
cd caffe-master

# Prepare Python binding (pycaffe)
cd python
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

# to be able to call "import caffe" from Python after reboot:
echo "export PYTHONPATH=$(pwd):$PYTHONPATH " >> ~/.bash_profile 
source ~/.bash_profile # Update shell 
cd ..

# Compile caffe and pycaffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
sed -i '8s/.*/CPU_ONLY := 1/' Makefile.config # Line 8: CPU only
sudo apt-get install -y libopenblas-dev
sed -i '33s/.*/BLAS := open/' Makefile.config # Line 33: to use OpenBLAS
# Note that if one day the Makefile.config changes and these line numbers may change
echo "export OPENBLAS_NUM_THREADS=($NUMBER_OF_CORES)" >> ~/.bash_profile 
mkdir build
cd build
cmake ..
cd ..
make all -j$NUMBER_OF_CORES # 4 is the number of parallel threads for compilation: typically equal to number of physical cores
make pycaffe -j$NUMBER_OF_CORES
make test
make runtest
#make matcaffe
make distribute

# Afew few more dependencies for pycaffe
sudo pip install pydot
sudo apt-get install -y graphviz
sudo pip install scikit-learn

결국 "source ~ / .bash_profile"을 수동으로 실행하거나 새로운 쉘을 시작하여 'python import caffe'를 수행 할 수 있어야합니다.

Caffe로 멀티 쓰레딩 가능

Caffe는 여러 개의 코어에서 실행될 수 있습니다. 한 가지 방법은 Caffe가 기본 ATLAS 대신 OpenBLAS를 사용하여 멀티 스레딩을 활성화하는 것입니다. 이렇게하려면 다음 세 단계를 수행하면됩니다.

1. sudo apt-get install -y libopenblas-dev
2. Caffe를 컴파일하기 전에 Makefile.config 편집하고 BLAS := atlas 를 BLAS := open 로 BLAS := open
3. Caffe 컴파일 후에 export OPENBLAS_NUM_THREADS=4 하면 Caffe가 4 개의 코어를 사용하게됩니다.

Caffe의 정준화 손실 (체중 감량)

해결사 파일에서 weight_decay 및 regularization_type 옵션을 사용하여 전역 정규화 손실을 설정할 수 있습니다.

많은 경우 우리는 서로 다른 층에 대해 서로 다른 무게 감쇠율을 원합니다. 이것은 네트워크 정의 파일의 각 레이어에 대한 decay_mult 옵션을 설정하여 수행 할 수 있습니다. decay_mult 는 전체 체중 decay_mult 에서 승수이므로 한 레이어에 적용되는 실제 체중 감쇠율은 decay_mult*weight_decay 입니다.

예를 들어, 다음은 솔버 파일의 옵션과 상관없이 무게 감쇄가없는 길쌈 레이어를 정의합니다.

layer {
  name: "Convolution1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "Convolution1"
  param {
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 32
    pad: 0
    kernel_size: 3
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
  }
}

자세한 내용은 이 스레드 를 참조하십시오.