ubuntu16.0.4环境搭建opencv、torch、visdom和tensorflow

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

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ubuntu16.0.4环境搭建opencv、torch、visdom和tensorflow

opencv环境搭建

一、文件准备

OpenCV3.4.2: https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.2.zip

OpenCV_Contrib: https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.2.zip

解压文件:

unzip opencv-3.4.2.zip
unzip opencv_contrib-3.4.2.zip

将contrib复制到opencv中,并新建build

cp -r opencv_contrib-3.4.2 opencv-3.4.2 #复制opencv_contrib到opencv目录下
cd opencv-3.4.2
mkdir build#新建文件夹build

文件结构如图

ubuntu16.0.4环境搭建opencv、torch、visdom和tensorflow

二、安装编译依赖

安装依赖包

sudo apt-get install build-essential 
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-getinstall pkg-config
sudo apt-get install pkg-config

三、编译

这一步最为关键的是编译选项

进入build文件:

cd build

编译命令

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \
-D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5 \
-D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.2/modules \
-D PYTHON_EXECUTABLE=/usr/lib/python3 \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

执行命令

make

这个过程估计在好几个小时,此时可以先去做其他事情,等执行完后执行

sudo make install

这样就表示安装成功了!!!测试结果如下:

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安装torch

第一步:从git上获取安装LuaJIT(C语言编写的 Lua 的解释器)和Torch所必需的依赖包:

在终端执行: git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive

第二步:进入torch目录,

执行: bash install-deps

第三步:执行: ./install.sh 这一步最后会出现让输入yes,并输入yes即可

第四步:添加环境变量

输入yes后执行source ~/.bashrc添加环境变量,但我在这一步出现如下问题:

解决办法是在终端输入:vim ~/.bashrc编辑bashrc文件,按“shift+G”跳到文件末尾,在torch-activate后面添加一行,如下:

保存退出后再次执行source ~/.bashrc就行了。

第五步:输入:th测试是否安装成功,当出线如下标识说明已成功安装:

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visdom的安装

pytorch下可采用visidom作为可视化工具

1. 安装

pip install visdom
conda install visdom

python -m visdom.server
在浏览器输入: http://localhost:8097/ ,即可启动

tensorflow安装

参考: https://collaborate.linaro.org/display/BDTS/Building+and+Installing+Tensorflow+on+AArch64


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