搭建环境参考

http://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/47724341

这个教程基本是正确的。

补充一点就是

make all -j4

之后，在build/bin/下面会生成很多*.bin文件，就证明编译成功。

 

下面是运行mnist，执行到create_mnist.sh这一步的时候遇见了一个问题

./create_mnist.sh: 17: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found

这个要变换目录才可以

注意：新版caffe都需要从根目录上执行，不然可能会遇到这个错误

ubuntu@ubuntu-PC:~/work/caffe-master$ cp examples/mnist/create_mnist.sh ./
ubuntu@ubuntu-PC:~/work/caffe-master$ ./create_mnist.sh

看看官方给的教程

cd $CAFFE_ROOT
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh

直接根据官方的教程来配置算了

http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html

结尾也就是官方自己的数据测试完，得到一个99%的准确度，然后就完了(很多博客也是这样就结束了)，就大功告成！#$%%%%*& what the fu*k!!!!

不用自己那点数据来测一下吗??

那好吧，我来续命....

可以用python,也可以用c++自己调用classification.bin

如果不动用法，直接

./build/examples/cpp_classification/classification.bin

会提示你使用方法的

python:

    import os    
    import sys    
    import numpy as np    
    import matplotlib.pyplot as plt    
    caffe_root = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/'    
    sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')    
    import caffe    
    MODEL_FILE = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/examples/mnist/lenet.prototxt'    
    PRETRAINED = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel'    
    IMAGE_FILE = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/examples/mnist/test/0012.jpg'    
      
    input_image=caffe.io.load_image(IMAGE_FILE,color=False)  
    #print input_image  
    net = caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED)   
      
    prediction=net.predict([input_image])   
    caffe.set_mode_cpu()  
    print 'predicted class:', prediction[0].argmax()

.sh脚本调用

./build/examples/cpp_classification/classification.bin \
examples/mnist/classificat_net.prototxt \
examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel \
examples/mnist/mean.binaryproto examples/mnist/label.txt \
examples/mnist/0.png

什么？？？参数太多？

可以，直接改classification.cpp文件

重新编译classification.bin

 

遇到新问题了，执行classification.bin的时候找不到库！so库！

 

./build/tools/caffe: error while loading shared libraries: libcaffe.so.1.0.0-rc5: cannot open shared object file: No such file or directory

 

参考https://github.com/BVLC/caffe/issues/1463
里面有一个解决方法说的是要把库（或者库的软链接）拷到 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/目录下

 

sudo cp distribute/bin/libcaffe.so.1.0.0-rc5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/

 

果然运行正常了。

（未完，待续）