ARM鲲鹏920-oe2309-caffe

参考链接:Caffe | Installation

安装依赖包

dnf install

复制代码
dnf update
dnf install leveldb-devel snappy-devel opencv.aarch64 boost-devel hdf5-devel gflags-devel glog-devel lmdb-devel openblas.aarch64
dnf install git wget tar gcc-g++ unzip automake libtool autoconf

从源码编译安装protobuf

问题:

编译caffe需要用到protobuf,通过dnf install protobuf-devel可以获得3.19版本,但在后续编译caffe时会出现下图报错。报错原因:https://github.com/onnx/onnx/issues/2678,故而需要安装3.6~3.10版本的protobuf。

安装:

复制代码
git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
cd protobuf
git checkout 3.9.x
./autogen.sh
./configure --prefix=/home/caffe/file/protobuf-install
make -j16
make install -j16
export PROTOBUF="/home/caffe/file/protobuf-install"
export PATH="$PROTOBUF/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="$PROTOBUF/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
protoc --version

如果出现了版本号,则证明安装成功

安装caffe

复制代码
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
vi Makefile.config
  1. 选择 cpu-only 模式: 将第8行CPU_ONLY := 1取消注释
  2. 选择 BLAS 将第53行BLAS := atlas 改为BLAS := open
  3. 修改 INCLUDE 路径: 将第97行INCLUDE_DIRS := (PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include* 改为*INCLUDE_DIRS := (PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/opencv4 /usr/include/openblas /home/caffe/file/protobuf-install/include
  4. 修改 LIBRARY 路径: 将第98行LIBRARY_DIRS := (PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib* 改为*LIBRARY_DIRS := (PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /home/caffe/file/protobuf-install/lib
  5. 添加 LIBRARIES 在第98行后面添加一行LIBRARIES += opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_videoio

在caffe路径下运行下面命令:

复制代码
sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_COLOR/cv::IMREAD_COLOR/g' src/caffe/layers/window_data_layer.cpp
sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_COLOR/cv::IMREAD_COLOR/g' src/caffe/util/io.cpp
sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE/cv::ImreadModes::IMREAD_GRAYSCALE/g' src/caffe/util/io.cpp
sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_COLOR/cv::IMREAD_COLOR/g' src/caffe/test/test_io.cpp
sed -i 's/CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE/cv::ImreadModes::IMREAD_GRAYSCALE/g' src/caffe/test/test_io.cpp
make all -j16
make test -j16
make runtest -j16
export CAFFE="/home/caffe/file/caffe"
export PATH="$CAFFE/build/tools:$PATH"
caffe --version

如果出现了版本号,则证明安装成功

相关推荐
Blossom.1181 小时前
使用Python实现简单的人工智能聊天机器人
开发语言·人工智能·python·低代码·数据挖掘·机器人·云计算
科技小E2 小时前
EasyRTC嵌入式音视频通信SDK打造带屏IPC全场景实时通信解决方案
人工智能·音视频
ayiya_Oese2 小时前
[模型部署] 3. 性能优化
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·性能优化
仙人掌_lz2 小时前
机器学习与人工智能:NLP分词与文本相似度分析
人工智能·机器学习·自然语言处理
jndingxin2 小时前
OpenCV CUDA模块中矩阵操作------归一化与变换操作
人工智能·opencv
ZStack开发者社区2 小时前
云轴科技ZStack官网上线Support AI,智能助手助力高效技术支持
人工智能·科技
每天都要写算法(努力版)2 小时前
【神经网络与深度学习】通俗易懂的介绍非凸优化问题、梯度消失、梯度爆炸、模型的收敛、模型的发散
人工智能·深度学习·神经网络
Blossom.1182 小时前
Web3.0:互联网的去中心化未来
人工智能·驱动开发·深度学习·web3·去中心化·区块链·交互
kyle~2 小时前
计算机视觉---目标检测(Object Detecting)概览
人工智能·目标检测·计算机视觉
hao_wujing2 小时前
YOLOv8在单目向下多车辆目标检测中的应用
人工智能·yolo·目标检测