服务器配置caffe环境教程：从零开始搭建
在服务器上配置Caffe环境并运行分类范例，关键在于依次安装CUDA、cuDNN、OpenCV等依赖，再编译Caffe，最后使用预训练模型进行图像分类预测。
Caffe作为一种经典的深度学习框架，在图像分类任务中依然有广泛应用，许多开发者希望在自己的服务器上搭建Caffe环境，并快速运行分类范例来验证效果，下面我将从实际经验出发,分享完整的配置流程和分类范例实现。
硬件环境准备
服务器配置caffe环境，首先需要确认硬件支持，Caffe官方推荐使用NVIDIA GPU进行加速，因此服务器最好配备独立显卡，常见的选择包括Tesla K80、P100、V100等，显存建议至少4GB，如果仅用于测试，CPU模式也可以运行，但速度较慢，操作系统方面，Ubuntu 16.04或18.04是最稳定的选择,CentOS等Linux发行版也可类似配置。
安装CUDA和cuDNN
CUDA是NVIDIA的并行计算平台，cuDNN是深度神经网络加速库，Caffe依赖两者实现GPU加速,安装步骤：
- 从NVIDIA官网下载对应Ubuntu版本的CUDA runfile，例如CUDA 10.0。
- 执行安装命令，并配置环境变量到
~/.bashrc。 - 下载cuDNN Library for Linux,解压后复制到CUDA安装目录。
多数情况下，使用CUDA 10.0 + cuDNN 7.6的组合能够兼容较多Caffe分支，若遇到兼容性问题,可以调整版本。
安装其他依赖
Caffe还需要OpenCV、Boost、Protobuf、Gflags、Glog等库，使用apt-get可以快速安装：
sudo apt-get install libopencv-dev libboost-all-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev
Caffe的Python接口需要安装anaconda或virtualenv，并安装numpy、scipy等包,建议创建一个独立的Python环境。
编译Caffe
从GitHub克隆Caffe官方源码，切换到master分支。
- 复制
Makefile.config.example为Makefile.config，并根据硬件配置修改，例如启用GPU、设置CUDA目录、添加OpenCV版本等。 - 运行
make all -j8开始编译，如果编译过程中出现错误,根据提示安装缺失的依赖或调整版本。 - 编译完成后，运行
make test && make runtest验证安装是否成功。
业内专家指出，Caffe的编译过程在Ubuntu下相对流畅，但新手容易在依赖版本上出错，建议使用Docker镜像来避免环境问题,但裸机配置能更深入理解框架。
Caffe分类范例实战
下载预训练模型
Caffe官方提供了多个预训练模型用于分类，以bvlc_reference_caffenet为例，它是在ImageNet上训练的，能够识别1000类物体,下载模型文件：
./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet
同时需要下载对应的均值文件imagenet_mean.binaryproto和标签文件synset_words.txt。
准备分类脚本
Caffe分类范例主要有两种方式：命令行使用caffe工具，或使用Python接口，对于快速测试，可以使用官方提供的cpp_classification/classification.bin可执行文件，该文件在编译时生成，位于build/examples/cpp_classification/目录下。
如果使用Python，可以编写脚本加载模型并进行预测，下面是一个简单的Python脚本示例，但为了简洁,本文以命令行方式说明。
运行分类
使用以下命令对一张图片进行分类：
./build/examples/cpp_classification/classification.bin models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto data/ilsvrc12/synset_words.txt examples/images/cat.jpg
命令会输出top-5预测类别及其概率，例如对于一张猫的图片，输出可能包括”tabby cat”、”Egyptian cat”等。
解读结果
分类结果显示了模型对图片内容的判断，Caffe分类范例的输出是概率分布，通常取最大值对应的类别作为最终分类，如果需要更高的准确率，可以尝试微调模型或使用更大的网络如ResNet。
常见问题与优化建议
编译错误解决方法
在配置过程中，经常遇到libprotobuf版本冲突或opencv找不到的问题,解决方法是：
- 确保protobuf版本一致，可以使用
pkg-config检查。 - 编译OpenCV时，Caffe默认使用OpenCV 2.4，但Ubuntu 18.04自带OpenCV 3.2，需要在Makefile.config中调整
OPENCV_VERSION := 3。 - 如果
make all出现链接错误，尝试手动链接-lboost_system等库。
分类性能提升
Caffe分类范例的运行速度受GPU显存和计算能力影响，要提升性能,可以：
- 使用多GPU模式，在solver prototxt中设置
device_id列表。 - 增大batch size,但需注意显存限制。
- 使用
FP16
混合精度（需显卡支持）。
对比其他框架
近年来，TensorFlow和PyTorch逐渐流行，但Caffe在工业部署中仍有优势，如内存占用较小、推理速度快，对于图像分类任务，Caffe的预训练模型丰富，社区资源成熟，如果进行服务器配置caffe环境,需要考虑框架的生态支持。
关于Caffe环境配置与分类范例的常见问题
Q1: 服务器配置caffe环境需要哪些步骤？
服务器配置caffe环境的步骤主要包括：安装CUDA和cuDNN，安装OpenCV、Boost等依赖库，修改Makefile.config，编译Caffe，最后下载预训练模型运行分类范例，具体版本选择需根据服务器GPU型号和操作系统决定，多数情况下，使用Ubuntu 18.04和CUDA 10.0可以顺利通过。
Q2: Caffe分类范例代码如何修改以实现自定义分类？
Caffe分类范例代码的核心是deploy.prototxt定义网络结构，caffemodel存储权重，要修改分类类别数，需要重新设计网络输出层，并微调模型，对于简单测试，可以直接使用预训练模型，只修改输入图片路径和标签文件，如果使用Python接口，可以加载模型后对batch数据进行预处理，调用forward()得到输出。
Q3: 配置caffe环境时GPU版本如何选择？
GPU版本选择主要看三方面：CUDA版本、cuDNN版本和显卡计算能力，Caffe官方支持CUDA 8.0至10.0，cuDNN 6.0至7.6，老显卡如Kepler架构需要CUDA 8.0以下，新显卡如Turing架构建议CUDA 10.0以上，在不确认的情况下，使用CUDA 9.0 + cuDNN 7.0兼容性较好，如果服务器配置caffe环境用于分类模型训练,建议选择显存大于8GB的GPU。
首发原创文章，作者：王坚，如若转载，请注明出处：https://test.idctop.com/article/584063.html
