Mac 任意Python环境安装 Caffe 的终极教程

内容简介：Mac 任意Python环境安装 Caffe 的终极教程

原文链接 https://jinkey.ai/post/tech/m...

本文作者 Jinkey（微信公众号 jinkey-love，官网 https://jinkey.ai ）

感谢 yubang 老司机指导填坑，大神的博客 http://blog.yubangweb.com/

文章允许非篡改署名转载，删除或修改本段版权信息转载的，视为侵犯知识产权，我们保留追求您法律责任的权利，特此声明！

1 概要

1.1 为什么要写这篇文章

由于历史原因：

我的电脑有五六个直接安装在系统的 Python 的环境，加上一堆 Python 虚拟环境。

包括 Mac 系统的原因：

自带的系统环境无法安装 pip 及其他第三方库，必须通过 homebrew来自行安装一个python 而这个python路径和系统的并不一样。

包括 Anaconda 的原因：

之前为了安装某些科学计算库方便使用了Anaconda，并且需要同时使用python2和3，所以由多了两个环境。

在如此混乱的开发环境下，配置 Caffe 实在艰难，特此教程。

1.2 为什么不用 docker 运行

因为 Pycharm Community Edition 2017.1 不支持远程调试，其他开发环境不好用。你要用 docker 的话可以不忽略该教程了。

1.3 用到的环境

因为随着各种库更新，不一定有空更新教程导致该教程某些步骤不可用，特此说明一下写这个文章的时候各个库的版本。

MacOS 10.12.6

Python 2.7.13

pip 9.0.1

Pycharm Community Edition 2017.1

Homebrew 1.3.1

cmake version 3.8.2

caffe 1.0

2 环境准备

2.1 Homebrew

终端运行

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

2.2 Python

brew install python

下载(get-pip.py)[ https://bootstrap.pypa.io/get... ]，切换到 get-pip.py所在目录，终端输入命令

python get-pip.py

完成后安装虚拟环境（也不是必须的，后面配置路径的时候会说到，这里顺便介绍虚拟环境，避免多个项目造成开发环境很混乱）

sudo pip install virtualenv

2.3 CMake

brew install cmake

2.4 Caffe 依赖

brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb
brew tap homebrew/science
brew install hdf5 opencv
brew install --build-from-source --with-python -vd protobuf
brew install --build-from-source -vd boost boost-python
brew install protobuf boost

2.5 Caffe 的 Python 依赖

这里我使用的是 Pycharm 新建虚拟环境，新建在 /Users/Yourname/CaffeLearn （建立在哪里都可以，你自己记住就好）

选择基础环境的时候记得选择通过 Homebrew 安转的那个，应该是在 /usr/local/Cellar/python/2.7.13 ，参考下图

创建好之后，在控制台（点Terminal 那个Tab）依赖 caffe 所需要的 Python库

运行以下命令

pip install numpy scikit-image protobuf

3 Caffe 配置详解

3.1 Makefile.config

从( https://github.com/BVLC/caffe... [https://github.com/BVLC/caffe/releases]下载最新版本的代码，解压，从终端进入项目目录 cd caffe-1.0 。该教程使用的是 caffe-1.0。

cp Makefile.config.example Makefile.config

用 Xcode 打开 Makefile.config（不要用 word 或者文本编辑打开）

如果你的 Mac 的显卡是Intel 的GPU，那么是没法使用 cuda 加速的，找到并把 # CPU_ONLY := 1 的注释去掉，即 CPU_ONLY := 1 ，这样让 Caffe 仅在 CPU 下运行。

找到以下片段

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
        /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

PYTHON_INCLUDE修改成（ 步骤2.5叫你们记住的虚拟环境路径!!! 现在就有用了，一定得分别能找到 Python.h 和 numpy/arrayobject.h 两个文件），后面接着是python2.7还是python2.7.13还是python2.7.12取决于你们安装的版本，教程后面提到的部分也 请注意这点 。

PYTHON_INCLUDE := /Users/Yourname/CaffeLearn/include/python2.7 \
        /Users/Yourname/CaffeLearn/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include

保存，（caffe-1.0目录）终端运行

cmake .

3.2 CaffeConfig.cmake

cmake完成后，用 Xcode 打开项目目录下的 CaffeConfig.cmake（不要用 word 或者文本编辑打开），把倒数第三行的 set(Caffe_CPU_ONLY OFF) 改成 set(Caffe_CPU_ONLY ON) ，保存并关闭。

3.3 CMakeCache.txt

用 Xcode 打开项目目录下的 CMakeCache.txt（不要用 word 或者文本编辑打开）

CPU_ONLY:BOOL=OFF

改为

CPU_ONLY:BOOL=ON

此外，找到然后修改 PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH 、 PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH 、 PYTHON_LIBRARY:FILEPATH ，修改如下

//Path to a program.
PYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH=/Users/Yourname/CaffeLearn/bin/python2.7

//Path to a file.
PYTHON_INCLUDE_DIR:PATH=Users/Yourname/CaffeLearn/include/python2.7

//Path to a library.（ 通过 Homebrew 安装的 Python 环境）
PYTHON_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/libpython2.7.dylib

保存并关闭。

4 Caffe 编译

4.1 临时软连接系统和Homebrew 安装的 Python 路径

否则在接下来 make 的过程可能会出现错误：

'pyconfig.h' cannot be found

在终端运行以下命令建立连接

export CPLUS_INCLUDE_PATH="$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/include/python2.7/"

4.2 开始编译

在终端依次执行

make all
make install
make runtest

编译且测试成功。

5 使用

将 Caffe-1.0/python 路径下的 caffe 文件夹拷贝到虚拟环境下

/Users/Yourname/CaffeLearn/lib/python2.7/site-packages/

在项目中 import caffe 即可。

6 版权声明

原文链接 https://jinkey.ai/post/tech/m...

本文作者 Jinkey（微信公众号 jinkey-love，官网 https://jinkey.ai ）

感谢 yubang 老司机指导填坑，大神的博客 http://blog.yubangweb.com/

文章允许非篡改署名转载，删除或修改本段版权信息转载的，视为侵犯知识产权，我们保留追求您法律责任的权利，特此声明！！

以上所述就是小编给大家介绍的《Mac 任意Python环境安装 Caffe 的终极教程》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

查看所有标签

猜你喜欢:

• 单例终极分析（一）
• 学习的三个终极问题
• Protobuf 终极教程
• Angular CLI 终极指南
• Android 机型适配终极篇
• Spring Boot 终极清单

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。