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隨著領(lǐng)域的不斷發(fā)展，越來越多的開發(fā)者和研究者開始嘗試運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架來實(shí)現(xiàn)具有智能化的技術(shù)。其中，caffe作為一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，已經(jīng)成為了很多科學(xué)家和工程師使用頻率較高的選擇。但是，對于一些新手而言，更加缺乏編譯caffe的經(jīng)驗(yàn)。本文將發(fā)掘caffe的編譯過程，并提供一些實(shí)用性的技巧和建議。
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一、準(zhǔn)備工作
在開始編譯caffe之前，首先要考慮的是相關(guān)的環(huán)境和依賴。在Linux環(huán)境下編譯caffe，需要保證您的計(jì)算機(jī)已經(jīng)安裝了一些必要的軟件包和庫，如cmake以及依賴庫glog、gflags、protobuf、OpenCV、ATLAS、BLAS、CUDA等。
其中cmake是caffe編譯必要的工具，如尚未安裝，可通過以下命令進(jìn)行安裝：
sudo apt-get install cmake
glog和gflags是Google為優(yōu)化和管理大規(guī)模系統(tǒng)所開發(fā)的庫，而protobuf則是一種快速的協(xié)議緩沖區(qū)格式。以上三個(gè)軟件包的安裝可通過以下命令進(jìn)行：
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev protobuf-compiler
OpenCV則是一個(gè)用于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的開源跨平臺計(jì)算機(jī)視覺庫。在Linux環(huán)境下可通過以下命令進(jìn)行安裝：
sudo apt-get install libopencv-dev
而ATLAS和BLAS則是常用的基于C語言的線性代數(shù)庫，可用于加快caffe的運(yùn)算。開發(fā)者可根據(jù)需要自行安裝。若開發(fā)者需要使用GPU來編譯caffe，在安裝好以上庫和軟件包后，還需安裝CUDA。不過，開發(fā)者需根據(jù)自己電腦的顯卡型號和CUDA版本要求進(jìn)行下載。
二、下載并配置caffe
下載caffe后，需要對其進(jìn)行配置和編譯。具體步驟如下：
1、下載caffe安裝包
開發(fā)者首先需要下載caffe安裝包，可通過Git命令行以及GitHub官網(wǎng)訪問以下地址進(jìn)行下載：
https://github.com/BVLC/caffe
2、配置caffe
下載完成后，需要建立caffe的編譯目錄，并對其進(jìn)行配置：
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
進(jìn)行拷貝
gedit Makefile.config
打開Makefile.config后，需根據(jù)實(shí)際環(huán)境進(jìn)行編輯，打開的該文件內(nèi)容大致如下：
# CPU only setting
# CPU_ON := 1
# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
# USE_OPENCV := 0
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0
# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
# You should NOT set this flag if you will be reading LMDBs with any
# possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1
#USE_CUDNN:=1
#LIBRARY_DIRS := /usr/local/lib64 /usr/lib64 /usr/local/lib /usr/lib /usr/local/cuda-6.5/lib64 /usr/local/cuda-6.5/lib
根據(jù)實(shí)際情況，對其進(jìn)行如下修改：
將CPU_ON改為0，表示使用GPU訓(xùn)練
將USE_OPENCV、USE_LEVELDB和USE_LMDB改為1，表示需要用到這些庫
將INCLUDE_DIRS和LIBRARY_DIRS修改為相關(guān)庫的路徑，也可使用默認(rèn)路徑
配置好后，保存并退出該文件。
3、編譯caffe
配置完成后，即可進(jìn)行caffe的編譯：
make all -j4
其中，-j4參數(shù)表示使用4個(gè)thread進(jìn)行并行編譯，若需要使用不同的thread數(shù)量，請自行進(jìn)行修改。此外，make all還可以替換為make test、make runtest、make pycaffe等命令以進(jìn)行相應(yīng)目標(biāo)的編譯。
4、安裝caffe
編譯完畢后，可使用以下命令將caffe中生成的二進(jìn)制文件和庫進(jìn)行安裝：
make install
三、解決常見問題
在進(jìn)行caffe編譯的過程中，往往會遇到各種奇怪的問題，以下是一些常見的問題及其解決方法：
1、編譯時(shí)出現(xiàn)“undefined reference to”的錯(cuò)誤
一般由于缺少庫或庫路徑未配置正確導(dǎo)致，可以通過添加對應(yīng)的-l和-L選項(xiàng)來解決。
2、編譯時(shí)常常遇到文件路徑的問題
如果有些文件或路徑寫法有誤，這種錯(cuò)誤往往不會編譯失敗，會包另外一些奇怪的錯(cuò)誤，需要認(rèn)真核對修改。
3、編譯時(shí)GPU加速功能無法啟用
需要保證CUDA已經(jīng)安裝成功，并且與caffe的版本匹配。如果GPU無法正常工作，還需要在編譯時(shí)使用NVCC編譯器，并檢查是否安裝了NVIDIA的顯卡驅(qū)動程序。
四、
在Linux環(huán)境下編譯caffe，需要先針對自己實(shí)際環(huán)境中缺失的庫進(jìn)行下載安裝，然后對caffe進(jìn)行相關(guān)配置，最后執(zhí)行make，并使用make install安裝caffe。對于一些出現(xiàn)的問題，開發(fā)者可以在排尋解決問題時(shí)查閱相應(yīng)的文檔和問答社區(qū)，從而快速定位bug并解決問題。通過上述步驟和技巧，相信開發(fā)者們足以成功編譯caffe，并應(yīng)用到自己的項(xiàng)目中。
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1、屬于哪個(gè)類型的layer，就打開哪個(gè)hpp文件，這里就打桐州渣開vision_layers.hpp，然后自己添加該layer的定義，或局悄者直接復(fù)制Convolution_Layer的相關(guān)代碼來修改類名和構(gòu)造函數(shù)名都改為Aaa_Layer，如果不用GPU，將*_gpu的聲明都去掉。
2、實(shí)現(xiàn)自己的layer，編寫Aaa_Layer.cpp，加入到src/caffe/layers，主要實(shí)現(xiàn)Setup、Forward_cpu、Backward_cpu。
3、如果需要GPU實(shí)現(xiàn)，那么在Aaa_Layer.cu中實(shí)現(xiàn)Forward_gpu和Backward_gpu。
4、修改src/caffe/proto/caffe.proto，好到LayerType，添加跡扒Aaa，并更新ID，如果Layer有參數(shù)，添加AaaParameter類。
5、在src/caffe/layer_factory.cpp中添加響應(yīng)代碼。
6、在src/caffe/test中寫一個(gè)test_Aaa_layer.cpp，用include/caffe/test/test_gradient_check_util.hpp來檢查前向后向傳播是否正確。
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本文題目：如何在Linux環(huán)境下編譯caffe？(linux下編譯caffe)
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