まっさらなUbuntu 14.04環境から、pythonでcaffeを用いた3D-CNNを利用できるようになるまで環境構築した話を書きたいと思います。
なお、root権限を持っていると仮定します。
「これが一番早いと思います」
pyenvのインストール
pyenvはダウンロード=インストール。ただ、gitを利用するのでそれをインストールするのを忘れずに。
sudo apt-get install git
git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.local/pyenv
保存位置にパスを通すため、.bashrcに下記を追加
export PYENV_ROOT=~/.local/pyenv #この後のpyenv installするために必要
export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
eval "$(pyenv init -)"
sourceするのを忘れずに。
source ~/.bashrc
(参考資料:Ubuntuにpyenvを用いてpython環境を構築しました。)
anacondaのインストール
pyenvにanacondaをぶち込み、それを既定のpython環境とする。
pyenv install anaconda-2.3.0 #10分くらいかかる
pyenv global anaconda-2.3.0
anacondaの環境整備
conda install protobuf
(参考資料:TSUBAME2.5でのCaffeによる3D-CNNの利用方法)
必要なモノの数々のインストール
sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev python-numpy
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
(参考資料:Caffe - Ubuntu Installation)
caffeのインストール
git clone https://github.com/jmerkow/caffe.git ~/.local/caffe
cd ~/.local/caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
Makefile.configを修正。私の手元の環境はGPUがないのだ。
-# CPU_ONLY := 1
+CPU_ONLY := 1
makeの実行
make all
make test
make runtest
make pycaffe
再度.bashrcを修正。この後にsourceしてね。
export PYTHONPATH=~/.local/caffe/python:$PYTHONPATH
ここまでやって、pythonインタプリタ上で
import caffe
が上手く行ったらOK。完了です。
caffeを動かしてみる
工事中。3D-CNNを走らせる例を示したい。
記事に書き足したいこと
- atlasではなくOpenBLASを使うバージョンの手順の作成
- caffeを用いた学習の実行