CentOS7.2にCaffeをインストールして物体認識のサンプルを動かしてみる（20161003版）

改版履歴

• 10/03改版

  • 物体認識のサンプルが動作するまでの手順を追加

  • pip installで発生するパッケージが無いエラーを解消するため、以下を追加インストール

    wget lapack-devel blas-devel numpy-f2py freetype-devel libpng-devel libjpeg-turbo-devel
    

  • ビルド後のDockerイメージサイズを更新

  • Dockerfileの動作確認を実施

手順

• Caffeの物体認識を試してみたかったので、ネットの記事を参考に環境構築を行ったメモ。

• ライブラリのインストール(10/03修正)

  yum install -y epel-release
  yum install -y make cmake gcc gcc-c++ doxygen git python-devel python-pip numpy numpy-f2py unzip wget
  yum install -y protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel gflags-devel glog-devel lmdb-devel atlas atlas-devel blas-devel openblas* lapack-devel freetype-devel libpng-devel libjpeg-turbo-devel
  

• Caffeのインストール

  curl -OL https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip
  unzip master.zip -d /opt
  mv /opt/caffe-master /opt/caffe
  cd /opt/caffe
  cp Makefile.config.example Makefile.config
  make all -e CPU_ONLY=1 -e BLAS=open
  make test -e CPU_ONLY=1 -e BLAS=open
  make runtest -e CPU_ONLY=1 -e BLAS=open
  

• 物体認識のサンプル動作環境の設定

  cd /opt/caffe/data
  curl -OL http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/101_ObjectCategories.tar.gz
  tar xf 101_ObjectCategories.tar.gz
  cd /opt/caffe/data/ilsvrc12
  ./get_ilsvrc_aux.sh
  cd /opt/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/
  curl -OL http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
  cd /opt/caffe/python/
  cat requirements.txt  | xargs -n1 pip install
  

• 残りは以下を参照
  http://habatafuture.hatenablog.jp/entry/2015/09/19/001335
  　

• Dockerfile

  上記までの作業を行ったDockerfileを以下に登録。ビルドすると2.4GB程度になる。(10/03更新)
  https://github.com/r-hirakawa/docker
  　

• 補足

  • CentOS7でatlasを使うとmakeでエラーが出るため、makeのオプションに「-e BLAS=open」を指定し、openblasを利用
  • CPU版を利用するためmakeのオプションに「-e CPU_ONLY=1」を指定
  • 「pip install -r requirements.txt」は動かなかったので「cat requirements.txt | xargs -n1 pip install」に変更