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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)

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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