#Ubuntu 14.04にcaffeをインストール
##基本的に以下のURLを参照
参考サイトにもあるようにUbuntu 14.04の最新版（その時点でのバージョンアップはすべて更新済みの状態）で確認しています．
[※注意]このREADMEはnVIDIAのCUDAを使わない方法です．
CUDAとcuDNNを使う方法も追記
Github
Ubuntu 14.04 VirtualBox VM
https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-14.04-VirtualBox-VM
##前準備
ビルドに必要な最初のパッケージ群
sudo apt-get install build-essential依存関係で必要なパッケージをインストール
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git python-dev python-pip libgoogle-glog-dev libbz2-dev libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev libssl-dev libgflags-dev liblmdb-dev python-yamlsudo easy_install pillow##CUDAとcuDNNを使う
###CUDAのインストール
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads#linux
ここからLinux x86のタブのUbuntu 14.04 DEB (3KB)をダウンロードする．
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda.bashrcに以下を記述
この.bashrcの記述がサンプル実行時に大切になります．
#CUDA
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export PATH サンプルコードをコンパイル
cuda-install-samples-7.0.sh ~
cd ~/NVIDIA_CUDA-7.0_Samples
make ####参考サイト
Installing CUDA Toolkit 7.0 on Ubuntu 14.04 Linux
http://www.r-tutor.com/gpu-computing/cuda-installation/cuda7.0-ubuntu
###cuDNNのインストール
https://developer.nvidia.com/cudnnからダウンロード
※デベロッパー登録必要
tar -zxf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
cd cudnn-6.5-linux-x64-v2
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/##本家レポジトリからClone プログラムをダウンロードしてくる場所で以下を実行
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffePython caffeを実行するために必要なパッケージをインストール．
ディレクトリは先ほどcdしたcaffeで行う．
cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip installシンボリックリンクを作成
sudo ln -s /usr/include/python2.7/ /usr/local/include/python2.7
sudo ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/numpy/ /usr/local/include/python2.7/numpyMakefile.configを作成し，Geditで編集する
cp Makefile.config.example Makefile.config
gedit Makefile.config###CPUのみを使う場合
8行目の#を外して
## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!
# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
# USE_CUDNN := 1
# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
# CPU_ONLY := 1以下のようにする．
CPU_ONLY := 1###CUDAとcuDNNを使う場合 5行目のコメントアウトを外す．
# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 115行目のコメントアウトを外す．上の方法でCUDAを入れた場合，ここを外しました．
# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda###CPUのみ，CUDA使用，共通の作業 また52行目を以下のように編集．これを
# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include以下に変更． /localを追加
# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include##caffeをコンパイル
make pycaffe -j4
make all -j4
make test -j4##ImageNet Caffe modelとlabelsのダウンロード
./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet
./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh##サンプルプログラムのエラー処理 このままサンプルを実行すると，以下のようなエラーが．
I0615 15:54:24.737364 17294 upgrade_proto.cpp:626] Successfully upgraded file specified using deprecated V1LayerParameter
Traceback (most recent call last):
File "python/classify.py", line 138, in <module>
main(sys.argv)
File "python/classify.py", line 110, in main
channel_swap=channel_swap)
File "/home/ry0/caffe/python/caffe/classifier.py", line 34, in __init__
self.transformer.set_mean(in_, mean)
File "/home/ry0/caffe/python/caffe/io.py", line 255, in set_mean
raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')
ValueError: Mean shape incompatible with input shape.参考サイト
Qiita
OSX10.10でCaffeをインストール、リファレンスモデルで画像を分類
http://qiita.com/Bonnnou_108/items/41e6dadeff1310b4eb5d#classifypy%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E7%94%BB%E5%83%8F%E5%88%86%E9%A1%9E
ここにあるようにpython/caffe/io.pyの255行目を編集する．
if ms != self.inputs[in_][1:]:
raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')if ms != self.inputs[in_][1:]:
print(self.inputs[in_])
in_shape = self.inputs[in_][1:]
m_min, m_max = mean.min(), mean.max()
normal_mean = (mean - m_min) / (m_max - m_min)
mean = resize_image(normal_mean.transpose((1,2,0)),in_shape[1:]).transpose((2,0,1)) * (m_max - m_min) + m_min
#raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')##サンプルを実行するための準備
以下のコードをshow_result.pyとしてcaffe/python/に保存．ファイルはこのレポジトリにあるshow_result.pyでもいいです．
このソースコードはhttp://techblog.yahoo.co.jp/programming/caffe-intro/から拝借しました．
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys, numpy
categories = numpy.loadtxt(sys.argv[1], str, delimiter="\t")
scores = numpy.load(sys.argv[2])
top_k = 3
prediction = zip(scores[0].tolist(), categories)
prediction.sort(cmp=lambda x, y: cmp(x[0], y[0]), reverse=True)
for rank, (score, name) in enumerate(prediction[:top_k], start=1):
print('#%d | %s | %4.1f%%' % (rank, name, score * 100))##いよいよ実行 かわいいわんちゃんをcaffeにかけてみます．この写真を保存するか，以下のコマンドのようにネット上にある画像を指定してもよい．
cd python
python classify.py --raw_scale 255 https://raw.githubusercontent.com/Nishida-Lab/lec_caffe/master/golden.jpg ./result.npy
python show_result.py ../data/ilsvrc12/synset_words.txt result.npyもしも，
...
...
ImportError: No module named skimage.ioのようなエラーが出た場合には以下のコマンドを実行してみてください．
sudo apt-get install python-skimageこれをすべて実行すると，以下のように結果が出力される．
#1 | n02099601 golden retriever | 93.5%
#2 | n02099712 Labrador retriever | 4.5%
#3 | n02111500 Great Pyrenees | 1.0%ゴールデンレトリバーが93.5%，ラブラドールレトリバーが4.5%と高い割合でcaffeは判断してます！
おわりです！
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