NVIDIA JETSON AGX XAVIER試玩-caffe篇

8 min readMar 25, 2019

目前深度學習的框架眾多百家爭鳴，所幸nvidia之前的TX1/TX2模組有許多人為它移植框架，這裡介紹常見的caffe深度學習框架來試玩這台xavier。以下用步驟式說明詳細。

開始之前請玩家注意，開源資源瞬息萬變，如安裝遇到問題請詳閱錯誤訊息，有時候解答就在訊息中。

先到caffe官網拜訪一下，這個框架是 Yangqing Jia創建的，目前由 Berkeley AI Research (BAIR)及社群維護著。caffe深度學習框架可以用來快速實現影像分類與偵測。
http://caffe.berkeleyvision.org/

下載
到github下載zip或是下git clone指令
網址：https://github.com/BVLC/caffe
將下載檔案放在/home/nvidia
解壓縮後的資料夾更名為caffe

注意：以下操作都必須令caffe原始碼資料夾位在/home/nvidia

安裝相依

在終端機依序輸入下列指令
sudo apt install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev python3-pip libfreetype6-dev libpng-dev gfortransudo apt install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt install libatlas-base-dev

將系統python版本改為3

在終端機中執行下列命令
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2

複製一組Makefile.config檔案

在終端機中執行下列命令
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config

修改Makefile.config
用gedit編輯檔案，將下列設定字串的行首井字移除

開啟使用cuDNN

設定opencv版本為3

確認CUDA版本，要將前兩行命令遮蔽

確認Python版本，本範例使用python3.6，因此首先將原python2設定遮蔽

接著將python3設定字串中的3.5改成3.6

增添include及library路徑，在原路徑字串尾加入新增路徑

編譯

在終端機中執行下列命令
cd caffemake all

編譯後測試，編譯結果如出現錯誤則須根據錯誤結果將之排除

接著在終端機中執行下列命令
make test
make runtest

安裝python所需程式庫，以及編譯pycaffe
需要先將caffe/python/requirements.txt內的python-dateutil的那一行改為python-dateutil>=2.0

前往 caffe/python 資料夾，在終端機輸入下列指令安裝所需python程式庫cd python
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip3 install $req; done將python-dateutil升級
pip3 install --upgrade python-dateutil上述指令沒有錯誤發生的話，接著執行編譯pycaffe
cd ..
make pycaffe

增添環境變數，以下指令需要以caffe原始碼資料夾位在/home/nvidia下

在終端機中執行下列命令
export PYTHONPATH=/home/nvidia/caffe/python/:$PYTHONPATH

python程式庫測試

進入python環境
輸入以下指令按Enter，結果應該要無錯誤
import cv2
import caffe

到目前以上的步驟，可能遇到的問題解法如下
沒有pip則安裝pip3

在終端機中執行下列命令
sudo apt install python3-pip

上列python程式庫安裝可能會出現scikit-image錯誤，可單獨再安裝一次

在終端機中執行下列命令
pip3 install scikit-image

如果sckit-image發生安裝錯誤，錯誤訊息中可能會提到下列欠缺的程式套件
libfreetype6-dev
libpng12-dev（需要libpng-dev程式套件包）

在終端機中執行下列命令
sudo apt install libfreetype6-dev libpng-dev再執行一次
pip3 install scikit-image

上述安裝過程有可能發生錯誤，這次說沒有fortran編譯器，於是安裝它

在終端機中執行下列命令
sudo apt install gfortran再執行一次
pip3 install scikit-image

安裝模型資料

在caffe資料夾下執行
./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh接著終端機下執行下列指令取得模型檔
cd /home/nvidia/Downloads
wget  http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel

下載測試程式

執行下列命令取得辨識程式原始碼
cd /home/nvidia/Downloadswget https://gist.githubusercontent.com/pondahai/558e30bd70330a935a90967dca115644/raw/e975af64cb28030a10a3a7be03869de819d03c0f/my-mod-tegra-cam-caffe.py

安裝USB攝影機

執行測試程式

在終端機中執行下列命令，以下指令是同一行
python my-mod-tegra-cam-caffe.py \
--prototxt /home/nvidia/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt \
--model /home/nvidia/Downloads/bvlc_reference_caffenet.caffemodel \
--labels /home/nvidia/caffe/data/ilsvrc12/synset_words.txt \
--mean /home/nvidia/caffe/data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto

執行結果如下影片所示，祝你好玩！

參考資料：
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1044473/caffe-installation-on-xavier/
https://github.com/astorfi/Caffe_Deep_Learning/tree/master/Installation

NVIDIA JETSON AGX XAVIER試玩-caffe篇

Written by pondahai