【杂谈】手把手带你配置深度学习环境

要想AI学的好，那就得linux系统用的好。放弃windows系统，只用linux系统是你学习AI，或者说做一个合格程序猿的基础。今天就手把手教大家如何在linux系统上配置OpenCV和Caffe，这也是大家在学习过程中，最让人头疼的两个环境。

作者&编辑 | 汤兴旺

在配置之前，我先带大家看下目前大众对深度学习环境配置的需求情况。下图是某个购物平台的信息。

从上图我们可以看出，许多想进入人工智能领域或者深度学习领域的朋友，对深度学习环境配置都很头疼，我旁边有许多朋友，编译OpenCV或者caffe少则一周多则一个月，这样的时间消耗无疑打击了学习的信心，也就真成为了从入门到放弃。

介于大家很苦恼环境配置，今天就手把手带大家配置下环境，我这里只说OpenCV和caffe，其他的环境配置比较简单，若有疑问，欢迎联系我。

1 安装OpenCV

1.1、安装必要的依赖

sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev

1.2、OpenCV安装包

对于OpenCV安装包你可以去官网下载，官网链接如下：

https://opencv.org/releases/

或者在公众号后台回复深度学习环境配置即可得到安装包。

下载好后将它复制到home目录下，安装包如下：

然后将zip文件解压到home目录下，文件名为opencv-4.0.0

接下来打开终端，进入解压后的文件

cd opencv-4.0.0/

创建一个编译文件夹build，并进入

$ mkdir build

$ cd build/

完成上面的准备工作后，就可以cmake了，这里我修改了安装路径为/usr/local/opencv4,可以自己修改到自己需要的位置,如果该命令中不加-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4,则默认各部分分别安装在/usr/local/目录的include/ bin/ lib/3个文件夹下。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4 ..

注意最后面..前面有个空格。

这里cmake命令执行后会下载ippicv，需要等待比较长时间才能下载完成。

cmake完成后如下所示：

接下来进行make，如下：

make完成后的信息如下：

执行完make后，就可以就行make install了，命令如下：

sudo make install

make install完成后的信息如下：

1.3、OpenCV配置环境

1.3.1 找到opencv4.pc文件：

sudo find / -iname opencv4.pc

1.3.2 将/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig/路径加入PKG_CONFIG_PATH

首先用vim打开pkgconfig文件，命令如下：

sudo vim /etc/profile.d/pkgconfig.sh

在pkgconfig文件中加入下面一行：

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH

然后在终端输入下面命令进行激活：

source /etc/profile

验证是否配置成功，在终端输入下面命令：

pkg-config --libs opencv4

配置OpenCV编译环境——加载动态库so库的路径：

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv4.conf

在该文件（可能是空文件）末尾加上：

/usr/local/opencv4/lib

再执行以下命令使刚才配置的路径生效：

sudo ldconfig

1.4、测试OpenCV

环境配置完成，对我们安装的OpenCV进行测试，因为我们更改了OpenCV的安装路径（/usr/local/opencv4），所以测试前我们需要在CMakeLists.txt文件的14行find_package(OpenCV REQUIRED)前面加上：

set(OpenCV_DIR /usr/local/opencv4/lib/cmake/opencv4)

注意：这里的CMakeLists.txt是指在/opencv-4.0.0/samples/cpp/example_cmake目录下的CMakeLists.txt文件。

修改后，执行命令：

mkdir build && cd build

cmake ..

make

./opencv_example

当出现镜头则代表编译成功了。

2 安装Caffe

2.1、安装包

首先我们需要去下载Caffe，链接如下：

https://github.com/BVLC/caffe

下载好后将它复制到home目录下，然后对其进行解压，并命名为caffe：

2.2、安装依赖

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-devlibhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2.3、修改配置文件

cd caffe

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

sudo gedit Makefile.config

配置文件修改如下：

2.4、修改Makefile文件

sudo gedit Makefile

将下图中的框起来的部分改成LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

2.5、编译

(1) make all

(2) make test

(3) make runtest

(4) make pycaffe -j8

(5) 测试是否安装成功

2.6、安装过程中遇到的问题

将Makefile.config中CUDA_ARCH的内容改成下面的就行。

对于我配置好的Makefile和config文件，若有需要请加入我的知识星球获取。

总结

以上就是OpenCV和Caffe的环境配置过程，也是我这两天在机器上配置环境的时候完全再现，只要大家按照上面的做，基本不会出现问题，如有问题，欢迎留言！

有三AI编程与开源框架知识星球由我亲自维护，内设Caffe实战，Python实战，Python每日一练，Pytorch实战、C++每一一练等板块。近期我重点更新Caffe的实战教程，包括模型定义、数据处理、源码解读、定制自己的Caffe等等，欢迎大家了解加入，我们一起攻破编程与开源框架。

转载文章请后台联系

侵权必究