Faster R-CNN WINDOWS CPU环境搭建（详细版）
操作系統(tǒng)：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ cat /etc/issue Ubuntu 14.04.2 LTS \n \lPython版本：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ python --version Python 2.7.6pip版本：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ pip --version pip 1.5.4 from /usr/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7)環(huán)境變量情況：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn$ echo $LD_LIBRARY_PATHbigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn$ echo $PATH /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games~/.bashrc內(nèi)容，可以看到所有和PATH以及LD_LIBRARY_PATH相關(guān)的內(nèi)容都沒有設(shè)置：
# ~/.bashrc: executed by bash(1) for non-login shells. # added by Anaconda2 4.0.0 installer #export PATH="/home/bigtop/anaconda2/bin:$PATH" #export LD_LIBRARY_PATH="/home/bigtop/anaconda2/lib/":$LD_LIBRARY_PATH #export LD_LIBRARY_PATH="/lib/x86_64-linux-gnu/":$LD_LIBRARY_PATH?
1. 安裝Caffe需要的依賴包：
sudo apt-get install build-essential # basic requirement sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler #required by caffe
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使用完上面的命令后，依賴已經(jīng)安裝完畢，但是由于Ubuntu 14.04版本的原因，導(dǎo)致opencv相關(guān)的環(huán)境不能夠正常的work。所以，我重新編譯了一個(gè)OpenCV，版本為3.1.0。
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在解壓后的目錄中執(zhí)行：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/tools/opencv-3.1.0$ cmake -DBUILD_TIFF=ON然后執(zhí)行make 和make install
2. 編譯cafe-fast-rcnn
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn$ ls build CMakeLists.txt data examples LICENSE Makefile.config~ models scripts caffe.cloc CONTRIBUTING.md distribute include Makefile Makefile.config.example python src cmake CONTRIBUTORS.md docs INSTALL.md Makefile.config matlab README.md tools bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn$ pwd /home/bigtop/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn修改這個(gè)目錄下的Makefile.config（如果沒有這個(gè)文件，就直接cp Makefile.config.example Makefile.config)
將CPU_ONLY ：= 1開關(guān)和WITH_PYTHON_LAYER開關(guān)打開：
然后在該目錄下執(zhí)行：make –j8 && make pycaffe
在此過程中，可能會出現(xiàn)各種和python相關(guān)的包缺失問題，這里記錄下，以便查詢：
A》將caffe-fast-rcnn/python目錄下的requirements下的依賴都裝一遍：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/python$ cat requirements.txt Cython>=0.19.2 numpy>=1.7.1 scipy>=0.13.2 scikit-image>=0.9.3 matplotlib>=1.3.1 ipython>=3.0.0 h5py>=2.2.0 leveldb>=0.191 networkx>=1.8.1 nose>=1.3.0 pandas>=0.12.0 python-dateutil>=1.4,<2 protobuf>=2.5.0 python-gflags>=2.0 pyyaml>=3.10 Pillow>=2.3.0 six>=1.1.0
執(zhí)行如下命令：
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done這里有一個(gè)小技巧，因?yàn)閜ip這個(gè)工具對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)非常的爛：
這個(gè)時(shí)候，可以將其改為國內(nèi)的鏡像網(wǎng)站，速度將提升幾個(gè)數(shù)量級，方法如下：
新建~/.pip/pip.confg文件，內(nèi)容如下：
[global] index-url = http://pypi.douban.com/simple trusted-host = pypi.douban.com或者在安裝一個(gè)軟件包的時(shí)候使用-i選項(xiàng)：
在我安裝requirements.txt中涉及的依賴包的過程中，發(fā)現(xiàn)matplotlib始終沒有安裝成功，最后采用apt-get的方式進(jìn)行了安裝，如下：
sudo apt-get install python-matplotlibB>opencv環(huán)境和caffe-fast-rcnn默認(rèn)的Makefile配置有點(diǎn)小問題，cv::imread(cv:: String const&, int)找不到：
解決方案：
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在一切都正常的情況下，對caffe-fast-rcnn進(jìn)行make和make pycaffe的結(jié)果如下：
編譯好caffe-fast-rcnn后，在py-faster-rcnn/lib中執(zhí)行make命令：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/lib$ make python setup.py build_ext --inplace running build_ext skipping 'utils/bbox.c' Cython extension (up-to-date) skipping 'nms/cpu_nms.c' Cython extension (up-to-date) skipping 'pycocotools/_mask.c' Cython extension (up-to-date) rm -rf build bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/lib$?
3. 在安裝配置好caffe-fast-rcnn后，修改py-faster-rcnn相關(guān)配置，讓其模型可以在沒有GPU的環(huán)境下運(yùn)行：
A>將 ~/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/config.py的如下內(nèi)容：
B>將 ~/py-faster-rcnn/tools/test_net.py和 ~/py-faster-rcnn/tools/train_net.py的caffe.set_mode_gpu()修改為caffe.set_mode_cpu().
C>將~/py-faster-rcnn/lib/setup.py中，含有'nms.gpu_nms’的部分去掉，去掉后的內(nèi)容如下：
112 ext_modules = [ 113 Extension( 114 "utils.cython_bbox", 115 ["utils/bbox.pyx"], 116 extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]}, 117 include_dirs = [numpy_include] 118 ), 119 Extension( 120 "nms.cpu_nms", 121 ["nms/cpu_nms.pyx"], 122 extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]}, 123 include_dirs = [numpy_include] 124 ), 125 Extension( 126 'pycocotools._mask', 127 sources=['pycocotools/maskApi.c', 'pycocotools/_mask.pyx'], 128 include_dirs = [numpy_include, 'pycocotools'], 129 extra_compile_args={ 130 'gcc': ['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function', '-std=c99']}, 131 ), 132 ]D>做到上面三部后，還是不夠的，還需要將：
../lib/fast_rcnn/nms_wrapper.py:9:#from nms.gpu_nms import gpu_nms注釋掉：
否則，會拋出如下的異常：
Traceback (most recent call last): File "./demo.py", line 18, in from fast_rcnn.test import im_detect File ".../py-faster-rcnn-master/tools/../lib/fast_rcnn/test.py", line 17, in from fast_rcnn.nms_wrapper import nms File ".../py-faster-rcnn-master/tools/../lib/fast_rcnn/nms_wrapper.py", line 11, in from nms.gpu_nms import gpu_nms ImportError: No module named gpu_nms?
4. 運(yùn)行demo.py
在環(huán)境一切就緒的情況下，將faster的模型下載下來：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/data/scripts$ ls fetch_faster_rcnn_models.sh fetch_imagenet_models.sh fetch_selective_search_data.sh運(yùn)行其中的./fetch_faster_rcnn_models.sh腳本就可以下載下來了。
在/home/bigtop/py-faster-rcnn/tools目錄下運(yùn)行, python demo.py --cpu:
最后的結(jié)果如下：
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注意：由于我是在沒有圖形界面終端上運(yùn)行的，默認(rèn)情況下demo.py會假設(shè)運(yùn)行在有圖形界面的環(huán)境中，需要修改demo.py的地方如下：
首先，在demo.py代碼的最前面，注意一定是最前面，否則可能不成功，加入如下兩行：
其次，在plt.draw()的地方加入savefig()語句，將結(jié)果保存成jpg文件形式：
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5. 其他在安裝過程中遇到的問題(比較雜，記錄于此），如果上面的四個(gè)步驟進(jìn)行的比較順利的話，是不會遇到下面這些問題的：
5.1 No module named skimage.io:
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5.2 下面這個(gè)問題是因?yàn)槿鄙?#xff0c;easydict,使用 sudo pip install easydict可以解決：
bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ python demo.py --cpu Traceback (most recent call last):File "demo.py", line 17, in <module>from fast_rcnn.config import cfgFile "/home/bigtop/py-faster-rcnn/tools/../lib/fast_rcnn/config.py", line 23, in <module>from easydict import EasyDict as edict ImportError: No module named easydict bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ sudo pip install easydict Downloading/unpacking easydictDownloading easydict-1.6.zipRunning setup.py (path:/tmp/pip_build_root/easydict/setup.py) egg_info for package easydictInstalling collected packages: easydictRunning setup.py install for easydictCould not find .egg-info directory in install record for easydict Successfully installed easydict Cleaning up...sudo pip install easydict?
5.3 這個(gè)問題是因?yàn)閟cipy安裝出現(xiàn)問題，將其刪掉：rm -fr /tmp/pip_build_root/scipy/，然后重新安裝可以解決：
d --compile failed with error code 1 in /tmp/pip_build_root/scipy Traceback (most recent call last):File "/usr/bin/pip", line 9, in <module>load_entry_point('pip==1.5.4', 'console_scripts', 'pip')()File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/__init__.py", line 235, in mainreturn command.main(cmd_args)File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/basecommand.py", line 161, in maintext = '\n'.join(complete_log) UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe2 in position 98: ordinal not in range(128)?
網(wǎng)上有很多搭建caffe的教程，都提到了用Anaconda，本來這個(gè)包是很好的，它可以解決很多python依賴的問題，可惜的是，它和我用的Ubuntu版本兼容性出現(xiàn)了問題，所以，我最終放棄了Anaconda，所有的python依賴都通過pip或者是apt-get進(jìn)行了安裝。
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5.4 報(bào)下面這個(gè)錯(cuò)誤，是因?yàn)閏affe的環(huán)境都沒有準(zhǔn)備好，很有可能是沒有執(zhí)行make pycaffe:
Traceback (most recent call last):File "detector.py", line 29, in <module>import caffeFile "/python/caffe/__init__.py", line 1, in <module>from .pycaffe import NetFile "/caffe/pycaffe.py", line 6, in <module>from ._caffe import CaffeNet ImportError: No module named _caffe?
5.5 error: undefined reference to?`TIFFIsTiled@LIBTIFF_4.0'
error: undefined reference to `TIFFIsTiled@LIBTIFF_4.0'這個(gè)就是上文中提到的，使用ubuntu自帶的opencv庫會出現(xiàn)的問題，解決辦法就是重新編譯opencv。
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6. 總結(jié)
整個(gè)過程還是頗費(fèi)周折，因?yàn)閏affe依賴的東西太多，環(huán)境搭建費(fèi)事費(fèi)力，最好的辦法還是弄一個(gè)docker鏡像，這樣才能夠從環(huán)境搭建的苦海中解脫，可惜的是我從daocloud上down下來的鏡像是不能夠運(yùn)行在cpu上的。
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參考文檔：
1.?http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html??caffe官方文檔
2.?https://github.com/BVLC/caffe/issues/1276??cv::imread(cv::String const&, int)' collect2: error
3.https://github.com/BVLC/caffe/issues/263???can't import _caffe module
4.https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/issues/8??ImportError: No module named gpu_nms
5.http://www.cnblogs.com/empty16/p/4828476.html??caffe環(huán)境搭建文章
6.https://github.com/BVLC/caffe/issues/50??make pycaffe error
7.http://blog.csdn.net/tangwei2014/article/details/45442275??Fast RCNN Ubuntu安裝筆記
8.http://topmanopensource.iteye.com/blog/2004853??pip鏡像加速
9.?https://github.com/BVLC/caffe/issues/1276?../lib/libcaffe.so: undefined reference to?cv::imread
10.?https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/wKYe45FKSqE??Installation error: undefined reference to `TIFFIsTiled@LIBTIFF_4.0'
11.?https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/0PrZlro7QbU??undefined reference to `lzma_index_buffer_decode@XZ_5.0
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Faster R-CNN WINDOWS CPU环境搭建（详细版）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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