이미지 인식에 공인된 라이브러리 카페를 사용하고 싶습니다.
우리는 예시 (mnist) 를 설치하고 이동하기 전의 절차를 총결하였다.
설치 환경은 다음과 같습니다.

OS: Ubuntu 16.04.1 LTS

GPU 드라이브: NVIDIA367.57

1. 외부 라이브러리 설치

필요한 라이브러리 세트를 설치합니다.
~

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler git

2. Caffe 다운로드

git에서 Caffe 소스를 다운로드합니다.
~

$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
$ cd caffe

3. 프로필 편집

먼저 컴파일을 위한 생성 파일을 만듭니다.
caffe/

$ cp Makefile.config.example Makefile.config

만약 계속 컴파일한다면, 약간의 오류가 발생할 것이다
그것을 피하기 위해 몇 개의 설정 파일을 고쳐 씁니다.

3.1.hdf5 주위

'can't find hdf5.h'등으로 불리는 상황에서
우선libhdf5-dev가 apt-get인지 확인합니다.
리본에서 를 클릭합니다.
Makefile.config의 INCLUDE_DIRS를 수정합니다.
caffe/Makefile.config

#INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

3.2.cuda 주위

다음은 "/usr/local/cuda/bin/nvcc:not found"라고 불리는 상황에서
Makefile.config의 CUDA_DIR을 수정합니다.
caffe/Makefile.config

#CUDA_DIR := /usr/local/cuda
CUDA_DIR := /usr

3.3.memcpy 주위

memcpy 주위에서 오류가 발생하면caffe/Makefile의 NVCCCFLAGS를 다음과 같이 수정하십시오.(Makefile.config 아님, 헷갈리기 쉬움)
caffe/Makefile

#NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

3.4.lhdf5 주위

"/usr/bin/ld:-hdf5_hl을 찾을 수 없습니다"라는 메시지가 표시되면
/usr/lib/x86_64-linux-gnu에 기호 링크를 붙여넣습니다.
/usr/lib/x86_64-linux-gnu

$ cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
$ sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
$ sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so

4. 번역

여기까지 왔으니 필요한 설정은 거의 끝났을 거야.
우리 컴파일해서 테스트해 봅시다.
caffe

$ make
$ make runtest

runtest 결과가 PASSED이면 Caffe 설치가 완료됩니다.

5. 샘플 테스트

기본적으로 caffe는 학습 스크립트 그룹을 포함합니다.
그래서 그 다음에 순서대로 스크립트를 두드리기만 하면 샘플이 이동할 수 있다.
우선 mnist의 데이터를 다운로드하여 변환하세요.
caffe/

$ data/mnist/get_mnist.sh
$ examples/mnist/create_mnist.sh

학습용 데이터를 받았기 때문에 모형을 배우라고 했어요.
caffe/

$ examples/mnist/train_lenet.sh

마지막으로 배운 모형을 사용하여 mnist 테스트를 실행합니다.
caffe/

$ ./build/tools/caffe test -model ./examples/mnist/let_train_test.prototxt -weights ./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel

여기까지는 카페를 한 번 이동할 수 있습니다.

참고 문헌

[카페] 카페를 처음 만들기 전에 Ubuntu 16.04에서.

처음으로 깊이 연구하여 무정이 웅장하다