Mac 任意Python环境安装 Caffe 的终极教程

FleyX 发布于2019-07-30 15:20 / 3410人阅读

摘要：包括系统的原因自带的系统环境无法安装及其他第三方库，必须通过来自行安装一个而这个路径和系统的并不一样。在如此混乱的开发环境下，配置实在艰难，特此教程。你要用的话可以不忽略该教程了。

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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。

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