[PYTHON] Hinweise zur Installation von Caffe im CPU-Modus unter Mac OS X 10.11 (El Captain)

** (Personen mit Docker-Kenntnissen sind überwiegend einfacher zu importieren und Docker Image zu verwenden! (Hier mac_OS_X% E3% 81% AB% E3% 80% 81caffe% 2Bjupyter_notebook% E7% 92% B0% E5% A2% 83% E6% A7% 8B% E7% AF% 89% E3% 83% A1% E3% 83% A2))) **

Umgebung

Maschine, Betriebssystem: MacBookPro 10.11.4 CPU : 2.2 GHz Intel Core i7 Speicher: 16 GB

Verfahren

Python verwendet 2.7.10. Informationen zur Verwendung der Anaconda-2-Serie finden Sie unter hier. Bei System (Python, das von Anfang an mit Mac geliefert wird) tritt beim Importieren von PyCaffe ein Fehler auf. Ich denke, es wäre besser, die neue Python 2.7-Serie in pyenv zu installieren.
Ich benutze CMake (ich bin 3.5).

** 1. Installieren Sie abhängige Pakete mit Homebrew **

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

Die beiden unteren (Protobuf und Boost) brauchen einige Zeit.

** 2. Caffe herunterladen ** Es scheint, dass es eine gute Möglichkeit ist, von Github zu klonen. git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

** 3. Makefile.config neu schreiben **

Führen Sie zunächst die folgenden Schritte aus (erstellen Sie eine Kopie). cp Makefile.config.example Makefile.config
Schreiben Sie Folgendes in Makefile.config.

`Makefile.config`


# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
CPU_ONLY := 1 #Kommentar auskommentieren.

...

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
#Geben Sie den Pfad ein, in dem Sie openblas installiert haben.
BLAS_INCLUDE := /usr/local/cellar/openblas/0.2.18_2/include
BLAS_LIB := /usr/local/cellar/openblas/0.2.18_2/lib

...

#Es scheint besser, es hinzuzufügen.
LIBRARIES += cblas
LDFLAGS += -framework Accelerate

** 4. Kompilieren ** Verwenden Sie : star: CMake (Linker-Fehler tritt bei normalem Make auf) Gehen Sie zu caffe / und machen Sie Folgendes:

mkdir build
cd build
cmake ..
make all
make install
make runtest

Sie können es wahrscheinlich jetzt bauen. Überprüfen Sie, indem Sie das Beispielprogramm ausführen, um festzustellen, ob es verwendet werden kann. (Für Mnist wird es ausführlich in [diesem Artikel] beschrieben (https://hack-le.com/47695407-2/).) Es ist bereits in C ++ verfügbar. (Führen Sie grundsätzlich ./build/tools/caffe train --solver = ** aus. Prototxt. Bitte siehe die offizielle Seite für Details)

** 5. Build für Python ** Gehen Sie einfach zu caffe / build und machen Sie Folgendes:

make Pycaffe

Vergessen Sie nicht, Path hinzuzufügen. (Ich bin .zshrc)

export PYTHONPATH=(path to caffe)/caffe/python:$PYTHONPATH

Jetzt können Sie "Import Caffe" verwenden.

Referenzartikel (Vielen Dank für Ihre Hilfe!)

・ Offizielle Seite von Caffe ・ Ich habe Caffe installiert, damit ich mit MAC OS X El Capitan Deep Learning durchführen kann

Bis zum Ausführen des Beispiels des Deep Learning Framework Caffe unter Mac OS X 10.11