本次训练主要参考:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482
感谢 Jesse_Mx ,帮助了我很多。
openCV未安装成功会导致各种莫名的问题,比如:“No module named cv2”问题。
然而,正确解决openCV安装问题也不是一路畅通。下面是经过多次失败个人总结的openCV安装方法:
主要参考:
在Ubuntu中安装并测试OpenCV http://blog.csdn.net/pengz0807/article/details/49915573
使用的opencv版本是2.4.10
其中,CMake 命令改为:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -DWITH_EIGEN=OFF ..
sudo sh -c 'echo"/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
要改为
sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib">/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
解决“No module named cv2”问题:
sudo pip install opencv-python
ps:安装2.x版本的不需要下载 ippicv_linux_20151201.tgz 这个东西,3.x版本的需要
坑二【编译caffe】:
caffe的编译需要很多依赖库,所以安装过程中出现各种各样的奇葩问题是很正常的。下面是caffe安装:
主要参考网址:参考网址:http://blog.csdn.net/muzilinxi90/article/details/53673184
注意:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 这个会很慢
其中:
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
替换为:
for req in $(cat requirements.txt); do sudo -H pip install $req --upgrade; done
需要多执行几次,以确保完全安装成功,没有任何问题!
【解决:ubuntu 没有/usr/include/hdf5/serial/】
Step 1
在Makefile.config文件的第85行,添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS,也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
Step 2
在Makefile文件的第173行,把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial,也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
【解决:没有get_image_size工具,提示找不到get_image_size】
那是因为使用的是原版的caffe,需要切换至caffe-ssd分支:
方法一:
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe/ git checkout ssd # 切换至分支ssd
方法二:
直接下载github的zip包:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
坑三【CPU_ONLY】:
使用CPU_ONLY模式编译caffe会遇到更多的问题,所以强烈建议使用GPU模式。
如果出现训练终端,并报错类似以下错误:
sgd_solver.cpp:106] Iteration 13100,lr = 0.001 math_functions.cpp:250] Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-007> *** Check failure stack trace ***.
那么可以找到对应的cpp文件,在对应的位置注释掉类似下面的代码。
// CHECK_LE(a, b);
然后重新编译pycaffe和make all,并重新开始训练。
【解决:训练中断,提示内存不足】
即使改过batch_size的值,在低配置的机器还是有可能出现以下错误:
Check failed: *ptr host allocation of size 184320000 failed *** Check failure stack trace: *** @ 0xb72472b5 google::LogMessage::Fail() @ 0xb724957f google::LogMessage::SendToLog() @ 0xb7246dee google::LogMessage::Flush() @ 0xb724a06d google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal() @ 0xb76190b9 caffe::SyncedMemory::mutable_cpu_data() @ 0xb73e8260 caffe::Blob<>::mutable_cpu_data() @ 0xb7505c51 caffe::PoolingLayer<>::Forward_cpu() @ 0xb7413e15 caffe::Net<>::ForwardFromTo() @ 0xb7414062 caffe::Net<>::Forward() @ 0xb7637d51 caffe::Solver<>::Step() @ 0xb76388a9 caffe::Solver<>::Solve() @ 0x8053221 train() @ 0x804eff8 main @ 0xb69e2637 __libc_start_main @ 0x804f8cb (unknown)
此时,就需要换配置了。。。。。。。没其他办法。。。。。。
本文链接:http://task.lmcjl.com/news/12465.html